cuda pytorch最稳定的版本匹配

对于 CUDA 和 PyTorch 的版本匹配，以下是一些稳定的组合：

- CUDA 9.2 + PyTorch 0.4.1
- CUDA 10.0 + PyTorch 1.0
- CUDA 10.1 + PyTorch 1.1
- CUDA 10.2 + PyTorch 1.2
- CUDA 11.0 + PyTorch 1.7
- CUDA 11.1 + PyTorch 1.8

注意，这只是一些稳定的组合，其他的版本组合也可能可以正常工作，但是可能会遇到一些问题。因此，为了确保稳定性和兼容性，建议使用上述组合中的一个。

相关问题

cuda与pytorch版本匹配测试

PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下：

PyTorch-GPU 1..：CUDA 9.

PyTorch-GPU 1.1.：CUDA 9.、CUDA 10.

PyTorch-GPU 1.2.：CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.3.：CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.4.：CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.5.：CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.6.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.7.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.8.：CUDA 11.1

PyTorch-GPU 1.9.：CUDA 11.1、CUDA 11.2

需要注意的是，不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此，在安装PyTorch-GPU时，需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。

pytorch与cuda版本不匹配

你好！对于PyTorch和CUDA版本不匹配的问题，通常是由于PyTorch版本与你的CUDA驱动版本或CUDA工具包版本不兼容引起的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你安装了与你的CUDA驱动版本兼容的PyTorch版本。你可以在PyTorch官方网站上找到与你CUDA版本匹配的PyTorch版本。

2. 如果你已经安装了正确版本的PyTorch但仍然出现问题，可能是因为你的CUDA环境变量没有正确配置。请确保你的CUDA路径被正确设置，并且可以在命令行中使用`nvcc -V`命令来检查CUDA是否正确安装。

3. 如果你的CUDA驱动版本与你的PyTorch版本不兼容，你可以尝试更新或降级你的CUDA驱动版本，以使其与PyTorch版本匹配。

如果以上方法仍然无法解决问题，建议查阅PyTorch官方文档或向PyTorch社区寻求帮助，他们可能能够提供更具体的解决方案。希望对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。