pytorch1.7可以和cuda12.1兼容吗
时间: 2024-02-22 16:01:10 浏览: 26
是的,PyTorch 1.7 可以和 CUDA 12.1 兼容。实际上,PyTorch 1.7 是专门为 CUDA 11.0 和 11.1 设计的,但它也可以与 CUDA 12.0 和 12.1 兼容。因此,如果你想在 PyTorch 中使用 CUDA 12.1,你可以安装 PyTorch 1.7,并且确保你的系统上已经安装了 CUDA 12.1 和相应的 cuDNN 版本。
相关问题
pytorch1.7对应的cuda
PyTorch 1.7.0 支持的 CUDA 版本有:
- CUDA 10.2
- CUDA 10.1
- CUDA 10.0
- CUDA 9.2
你可以根据你的 CUDA 版本选择相应的 PyTorch 版本。例如,如果你的 CUDA 版本是 10.2,那么你可以安装 PyTorch 1.7.0,如下所示:
```
pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
```
注意,这里的 `cu102` 对应的是 CUDA 10.2,如果你的 CUDA 版本不同,需要相应地调整。
pytorch下载 cuda12.1
要下载PyTorch并安装CUDA 12.1,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,可以尝试添加清华源以提高网络下载速度。在命令行中输入以下命令:
```
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
2. 接下来,使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令:
```
pip install torch==2.0.0 cu121 torchvision==0.15.1 cu121 torchaudio==2.0.1 cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这将安装PyTorch 2.0.0版本以及与CUDA 12.1兼容的相关软件包。
3. 安装完成后,可以验证PyTorch是否成功安装并与CUDA 12.1一起使用。在Anaconda Prompt或命令行中输入以下命令:
```
python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.0.0 cu121'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3090'
```
如果出现上述输出,说明PyTorch已成功安装并与CUDA 12.1一起使用。