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。

相关问题

一般是pytorch要对应cuda的版本还是cuda要对应pytorch的版本

在PyTorch中使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行GPU加速时，你需要确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。具体来说：

1. **CUDA版本**：CUDA是NVIDIA的并行计算平台和CUDA编程模型，每个CUDA版本通常对应一个特定的NVIDIA GPU系列。例如，CUDA 11.x主要是为了支持CUDA 11.x系列的GPU。

2. **PyTorch版本**：PyTorch提供了不同版本，它们可能支持不同的CUDA版本。例如，PyTorch 1.7.x可能与CUDA 11.x兼容，而PyTorch 1.9.x可能支持CUDA 11.x、10.x等。

因此，选择时应遵循以下步骤：
- 查看你的NVIDIA GPU型号和推荐的CUDA版本。
- 确定你的系统上已安装的PyTorch版本。
- 如果PyTorch版本过旧，考虑更新到最新稳定版，它通常会提供对新CUDA版本的支持。
- 如果你遇到版本不匹配的问题，可能会收到错误提示，这时你需要选择一个与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。

pytorch版本和cuda版本对应

PyTorch版本和CUDA版本对应关系如下：

| PyTorch版本 | CUDA版本 |
|-------------|----------|
| 1.0.x | 7.5 |
| 1.2.x | 9.2 |
| 1.3.x | 10.1 |
| 1.4.x | 10.1 |
| 1.5.x | 10.2 |
| 1.6.x | 10.2 |
| 1.7.x | 10.2/11.0|