cuda12.4版本对应pytorch什么般般
时间: 2024-06-15 15:06:58 浏览: 24
很抱歉,目前最新的CUDA版本是11.4,没有12.4版本。而PyTorch与CUDA版本的对应关系可以在PyTorch官方网站上找到。根据官方文档,PyTorch 1.9.0版本支持CUDA 11.1、11.2和11.3,但不支持CUDA 11.4。因此,如果你想使用PyTorch,建议选择与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。
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cuda12.4对应pytorch
很抱歉,目前最新版本的CUDA是11.4,没有CUDA 12.4版本。而PyTorch的版本与CUDA版本是相互兼容的,你需要根据你的CUDA版本选择对应的PyTorch版本。以下是一些常见的PyTorch与CUDA版本对应关系:
- CUDA 11.4 对应的PyTorch版本是1.9.0及以上
- CUDA 11.3 对应的PyTorch版本是1.8.0及以上
- CUDA 11.2 对应的PyTorch版本是1.7.0及以上
- CUDA 11.1 对应的PyTorch版本是1.6.0及以上
- CUDA 11.0 对应的PyTorch版本是1.5.0及以上
请注意,这只是一些常见的对应关系,具体的版本兼容性还需要参考PyTorch官方文档或者相关资源。如果你有特定的CUDA和PyTorch版本需求,请提供更详细的信息,我可以帮你找到对应的版本信息。
cuda版本12.2对应pytorch
根据提供的引用内容,可以通过以下步骤来确定CUDA版本12.2是否与PyTorch对应:
1. 首先,卸载已安装的PyTorch和LibTorch。可以使用以下命令:
```shell
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch
```
2. 然后,查看CUDA和PyTorch的版本以及它们之间的兼容性。可以使用以下代码:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
3. 运行上述代码后,将会输出PyTorch的版本号和CUDA是否可用的信息。
根据PyTorch官方文档的说明,不同版本的PyTorch与不同版本的CUDA有特定的兼容性要求。因此,您需要查看PyTorch官方文档或者PyTorch的GitHub页面,以确定CUDA版本12.2是否与您所使用的PyTorch版本对应。