cuda12.0能兼容pytorch那个版本
时间: 2023-06-11 17:07:17 浏览: 8136
根据PyTorch官方文档,PyTorch 1.9.0支持CUDA 11.1,CUDA 11.0,CUDA 10.2,CUDA 10.1和CUDA 9.2。而在NVIDIA的官方文档中,CUDA 12.0也被列为支持PyTorch的版本之一。因此,如果你使用PyTorch 1.9.0或更高版本,那么CUDA 12.0应该是可以兼容的。但请注意,兼容性也可能受到其他因素的影响,如操作系统和硬件配置等。建议在更新CUDA版本前先备份数据,并依据PyTorch和CUDA的官方文档进行操作。
相关问题
cuda12.0能用pytorch11.8版本
不可以。PyTorch的版本必须与CUDA版本兼容才能正常运行。具体来说,PyTorch 1.8需要CUDA 11.1或更高版本,PyTorch 1.7需要CUDA 11.0或更高版本,PyTorch 1.6需要CUDA 10.2或更高版本。因此,如果你想使用PyTorch 1.8,需要安装CUDA 11.1或更高版本。
如果cuda是12.0版本但 pytorch只有11.8怎么办
如果您的CUDA版本是12.0,而PyTorch只支持11.8版本,您可以尝试以下几种解决方案:
1. 升级PyTorch:查看PyTorch的官方文档或GitHub页面,了解是否有支持CUDA 12.0的最新版本。如果有,您可以升级您的PyTorch版本以与CUDA 12.0兼容。
2. 降级CUDA:如果您不想升级PyTorch或找不到与CUDA 12.0兼容的PyTorch版本,您可以尝试降级您的CUDA版本。您可以查找适用于CUDA 11.8版本的安装程序,并将您的CUDA版本降级到11.8。
3. 等待更新:如果目前没有适用于CUDA 12.0的PyTorch版本,并且您不想降级CUDA版本,您可以等待PyTorch发布与CUDA 12.0兼容的更新。通常,PyTorch会定期发布新版本,以支持最新的CUDA版本。
请注意,进行CUDA和PyTorch版本的更改可能需要进行其他配置和依赖项的更改。在进行任何更改之前,建议仔细阅读相关文档和教程,并备份您的环境以防止意外情况发生。