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。

怎么卸载cuda11.8的pytorch版本

卸载CUDA 11.8版本的PyTorch需要按照以下步骤操作，这里假设你是在Windows系统上：

1. **关闭所有依赖于PyTorch的应用或进程**：因为有些应用程序可能会保留对已安装库的引用，所以在卸载前先关闭它们以避免冲突。

2. **打开命令提示符或PowerShell**：作为管理员运行，以便删除系统级别的文件。

3. **更新Python环境**：如果已经安装了不同版本的PyTorch，你可以通过激活某个特定的虚拟环境来操作，避免全局影响。如果没有虚拟环境，直接跳过此步。

4. **卸载PyTorch**：在命令行输入以下命令（请注意，你需要将路径替换为实际的安装位置）：

   pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

如果提示需要卸载其他依赖项，按提示进行。

5. **卸载CUDA**：访问NVIDIA官网下载CUDA Uninstaller，然后按照程序提示卸载CUDA 11.8。

6. **清理注册表**：在控制面板中搜索"注册表编辑器"，清理与CUDA相关的键值，以防遗留信息。

7. **清理C盘临时文件**：使用磁盘清理工具清除C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录及其内容。

8. **重启电脑**：有时候，仅卸载文件可能不足以完全清除所有影响，重启电脑可以帮助系统刷新缓存。

完成以上步骤后，你应该成功卸载了CUDA 11.8版本的PyTorch。如果你是在Anaconda环境中安装的，还可能需要删除相关的环境。

注意：在执行这些操作之前，最好备份重要数据，以防误删。