cuda和pytorch对应关系表

以下是常见 CUDA 版本与 PyTorch 版本的对应关系：

|CUDA 版本|PyTorch 版本|
|---|---|
|CUDA 10.2|PyTorch 1.7|
|CUDA 10.1|PyTorch 1.6|
|CUDA 10.0|PyTorch 1.5|
|CUDA 9.2|PyTorch 1.4|
|CUDA 9.0|PyTorch 1.2/1.3|

需要注意的是，这只是一些常见的对应关系，具体的版本对应关系可能因为时间差异，开发者不同等原因而略有差异。同时，PyTorch 也支持 CPU 模式，如果没有 CUDA 环境，也可以在 CPU 上运行。

相关问题

cuda和pytorch对应版本

在使用PyTorch时，需要注意PyTorch版本与CUDA版本的兼容性。根据提供的引用内容，我们可以得出以下结论：

- 引用指出了通过conda安装PyTorch的命令，其中指定了PyTorch的版本为0.4.1。该命令没有提到CUDA版本。

- 引用提到了使用CUDA 11.7时，与之对应的PyTorch版本是不明确的。虽然提到了使用PyTorch和CUDA实现一个简单的CNN示例，但没有具体说明使用的PyTorch版本。

- 引用给出了在OSX平台上通过conda安装PyTorch和torchvision的命令，指定了PyTorch版本为1.0.0，torchvision版本为0.2.1。该命令没有提到CUDA版本。

综上所述，根据提供的引用内容，我们不能确定具体的PyTorch版本与CUDA版本的对应关系。因此，建议在安装PyTorch时参考官方文档或PyTorch官方网站，以获得最新的版本兼容信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

cuda和pytorch对应的版本

根据引用\[1\]和引用\[2\]，如果你使用的是CUDA 11.3，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch。如果你使用的是CUDA 10.1，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CPU版本，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。

根据引用\[3\]，如果你使用的是CUDA 10.2，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1 torchvision==0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CUDA 10.1，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CUDA 9.2，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cu92 torchvision==0.6.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CPU版本，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。

所以，根据不同的CUDA版本，你可以选择相应的PyTorch版本进行安装。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [PYTORCH和CUDA 版本对应关系](https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/124725525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]