安装CUDA 11.8对应的PyTorch版本是1.8.2的torch代码

可以使用以下命令安装PyTorch 1.8.2版本：

pip install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将安装CUDA 11.1和PyTorch 1.8.2。如果你使用的是CUDA 11.8，则可以使用`cu118`代替`cu111`。

相关问题

cuda11.8和pytorch版本对应

根据引用和引用的内容，可以得知目前PyTorch官网最高支持的CUDA版本是11.8，但是有些滞后。如果你的CUDA版本是12.1.66，那么需要验证一下支持CUDA11.8的PyTorch是否和CUDA12.1.66是兼容的。同时，引用提供了一个基于CUDA11.7和PyTorch的CNN简单例子，但是需要注意的是，CUDA11.7和CUDA11.8并不完全相同，因此需要根据实际情况进行选择。总之，为了保证CUDA和PyTorch的兼容性，建议在安装PyTorch之前先了解清楚官网所支持的CUDA版本，并根据自己的实际情况进行选择。

cuda11.8对应的pytorch版本

### 回答1：
好的，我来回答关于 CUDA 11.8 对应的 PyTorch 版本的问题。

当前（2023年3月2日），PyTorch 官方支持的最新版本是1.10.0，而 PyTorch 1.10.0 已经支持 CUDA 11.3、11.4、11.5、11.6、11.6 Update 1、11.7、11.8 等多个 CUDA 版本。因此，您可以安装 PyTorch 1.10.0 版本，并且可以在 CUDA 11.8 上运行。

下面是安装 PyTorch 1.10.0 的命令：

pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这条命令将安装 PyTorch 1.10.0 版本，并且将使用 CUDA 11.1。

需要注意的是，您需要安装与您的 CUDA 版本相匹配的 PyTorch 版本，否则可能会遇到不兼容的问题。同时，为了获得最佳性能，您还需要安装与您的 CUDA 版本相匹配的 NVIDIA 驱动程序和 cuDNN 库。

### 回答2：
目前（截至2021年11月），CUDA Toolkit 11.8（CUDA 11.8）没有对应的官方发布的PyTorch版本。在PyTorch官方网站上可以找到已发布的PyTorch版本列表，但是CUDA 11.8对应的版本尚未发布。

在这种情况下，可以考虑使用与CUDA 11.8兼容的最新版本的PyTorch，例如使用PyTorch 1.9.0或更高版本。这些版本通常支持较新的CUDA版本，并且具有改进的功能和性能。在使用PyTorch时，应确保安装与CUDA版本匹配的有效版本。

但需要注意的是，要使用CUDA 11.8，您的显卡和驱动程序也必须与该版本兼容。请在使用显卡时参考显卡制造商的官方文档，以确定哪些CUDA版本受支持。

总结来说，目前尚无针对CUDA 11.8的官方发布的PyTorch版本。建议使用与CUDA版本兼容的最新版本的PyTorch，并确保显卡和驱动程序也兼容。

### 回答3：
目前（截至2021年11月），还没有正式发布的CUDA 11.8版本。CUDA是由NVIDIA开发的专门用于并行计算的平台和编程模型，用于加速GPU上的计算任务。而PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，通过利用GPU上的CUDA进行加速，可以实现高效的深度学习计算。

截至目前，最新的CUDA版本是CUDA 11.5，对应的PyTorch版本是PyTorch 1.10，该版本已经提供了对CUDA 11.5的支持。关于CUDA 11.8对应的PyTorch版本，官方尚未发布具体信息。用户需要持续关注官方渠道，如PyTorch官方网站和GitHub上的PyTorch代码库，以获取最新版本的发布信息。同时，建议在更新版本时，仔细查阅官方文档，以确保所使用的CUDA和PyTorch版本兼容并获得最佳的性能和功能支持。