查看我的GPU对应最高版本的CUDA

您可以通过以下步骤查看您的GPU对应的最高版本的CUDA：

1. 打开 NVIDIA 官网，进入 CUDA 支持的 GPU 列表页面：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

2. 在页面上查找您的 GPU 型号，并记录下其 CUDA 计算能力版本号。

3. 打开 NVIDIA 官网，进入 CUDA 下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

4. 在页面上选择您的操作系统、架构和版本，并在“CUDA Toolkit”下拉菜单中选择您记录下的 CUDA 计算能力版本号对应的 CUDA Toolkit 版本。

5. 下载并安装所选版本的 CUDA Toolkit。

相关问题

pytorch和cuda对应版本

PyTorch有多个版本，每个版本都需要与特定版本的CUDA兼容。这是因为PyTorch使用了CUDA提供的GPU加速功能。因此，如果PyTorch和CUDA版本不匹配，会导致PyTorch无法使用GPU加速，仅能在CPU上运行。

目前，PyTorch支持的CUDA版本包括10.1、10.2、11.0和11.1。其中，10.1和10.2是目前最广泛使用的版本，很多PyTorch用户都在使用它们。另外，11.0和11.1则是比较新的版本，支持NVIDIA的新一代GPU。

需要注意的是，PyTorch的不同版本会对应不同的CUDA版本，因此在安装PyTorch之前需要确认好目标系统上的CUDA版本。一般来说，最好选择最新的稳定版本，以获得更好的性能和兼容性。

总之，PyTorch和CUDA是密切相关的，特定版本的PyTorch需要与特定版本的CUDA兼容，以获得最佳的GPU加速效果。在选择和安装PyTorch时，需要注意兼容性问题，确保能够正确的使用GPU加速。

python 与cuda对应版本

根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，安装CUDA之前，最好先确定自己需要安装的Python版本以及对应的TensorFlow版本或者PyTorch版本。然后，根据TensorFlow或PyTorch版本确定对应的CUDA版本。这样可以避免在安装过程中出现版本不匹配的问题。

另外，根据引用\[3\]的信息，如果你使用的是基于CPU版本的TensorFlow，那么不需要安装CUDA。而如果你使用的是基于GPU版本的TensorFlow，那么你需要安装与你的TensorFlow版本对应的CUDA版本。

因此，要确定Python与CUDA对应的版本，你需要先确定你使用的是TensorFlow还是PyTorch，然后根据相应的文档或官方指南查找Python、TensorFlow/PyTorch和CUDA的版本匹配关系。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CUDA、cuDNN、Pytorch、TensorFlow、Keras以及Python的对应版本总结](https://blog.csdn.net/qq_41498261/article/details/120067750)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]