因此，在 CUDA 11.8 中，安装 PyTorch 的命令应该是

非常抱歉，之前的回答有误，CUDA 11.8 并不存在，目前最新版本的 CUDA 是 CUDA 11.4。因此，在 CUDA 11.4 中，安装 PyTorch 的命令应该是：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

需要指定 `cudatoolkit=11.1`，而不是 `cudatoolkit=11.4`，因为 11.1 是 CUDA 11.4 所支持的最高版本。同时，为了确保能够充分利用 CUDA 11.4 的性能，建议添加 `-c nvidia` 参数以安装最新版本的 NVIDIA CUDA 工具包。

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cuda11.8对应的pytorch安装命令

在安装 PyTorch 时，需要选择适合自己的 CUDA 版本。如果你的 CUDA 版本是 11.1 或 11.2，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果你的 CUDA 版本是 11.3 或 11.4，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

如果你的 CUDA 版本是 11.5 或 11.6，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu115/torch_stable.html

如果你的 CUDA 版本是 11.7 或 11.8，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html

注意，不同的 CUDA 版本可能需要不同的 PyTorch 版本。具体的版本对应关系可以参考 PyTorch 官网。

cuda11.8对应的pytorch版本

根据官方文档，CUDA 11.0、11.1、11.2、11.3、11.4、11.5、11.6、11.7和11.8分别对应PyTorch的以下版本：

- PyTorch 1.10.0支持CUDA 11.1
- PyTorch 1.9.0支持CUDA 11.0
- PyTorch 1.8.0支持CUDA 11.1和11.0
- PyTorch 1.7.0支持CUDA 11.0、10.2和10.1
- PyTorch 1.6.0支持CUDA 10.1、10.2和9.2

因此，您可以安装与您的CUDA版本对应的PyTorch版本来确保兼容性。例如，如果您的CUDA版本是11.8，则建议使用PyTorch 1.10.0。当然，您也可以尝试使用其他版本，但需要确保版本之间兼容。