torch1.4.0对应cuda
时间: 2023-09-19 14:08:53 浏览: 156
以下是torch1.4.0对应的CUDA版本：
- Linux: CUDA 10.1
- Windows: CUDA 10.1
- macOS: CUDA is not supported on macOS
需要注意的是，这只是官方推荐的版本，实际上torch1.4.0也可以在其他版本的CUDA上运行，但是可能需要自行编译或者出现一些不兼容的问题。建议根据自己的需求和系统环境选择合适的CUDA版本。
相关问题
torch1.4.0对应cuda版本
以下是torch 1.4.0对应的cuda版本：
| PyTorch版本 | CUDA版本 |
|-------------|----------|
| 1.4.0 | 10.1 |
说明：PyTorch 1.4.0支持CUDA 10.1，可以在CUDA 10.1及以上版本上运行，但建议使用与PyTorch版本相对应的CUDA版本以获得最佳性能和稳定性。
torch1.4.0安装
Torch是一个开源的人工智能库，主要用于深度学习研究和实践。对于torch 1.4.0的安装，以下是Python环境下的一般步骤：
1. **检查Python环境**：首先确保已经安装了Python版本3.6或更高，并且pip工具已更新。
2. **安装PyTorch依赖**：由于torch需要NumPy、six等库作为前置条件，你可以通过`pip`先安装它们：
```
pip install numpy six
```
3. **访问官网下载**：访问PyTorch的官方网站 (https://pytorch.org/)，找到适合你操作系统的安装包，比如CUDA版本（如果你有GPU）或CPU版本。
4. **安装特定版本**：选择"Releases"部分，找到torch 1.4.0的下载链接，然后按照指示下载对应的操作系统安装文件。
5. **安装命令行**：运行下载的安装脚本，通常是`.sh`或`.bat`文件，它会引导你完成安装过程。例如在Linux上：
```
bash torch-1.4.0-linux-x86_64.bin
```
或者在Windows上，双击运行。
6. **验证安装**：安装完成后，打开Python交互模式（如`python`或`ipython`），导入`torch`模块试试看是否成功：
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出的是1.4.0，那么就说明安装成功了。
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a. 确定复制类型：根据业务需求选择合适的复制类型。
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c. 创建快照代理（对于快照复制和事务复制）：快照代理负责生成数据快照，并将其存储在发布服务器指定的位置。
d. 创建分发代理（对于事务复制）：分发代理负责将事务日志中的变化应用到订阅服务器。
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f. 创建订阅：在订阅服务器上配置复制订阅，指定发布服务器、要订阅的数据库或表、以及复制类型。
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