cuda12.4版本对应pytorch什么般般

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。

相关问题

安装CUDA12.4版本的pytorch

安装CUDA 12.4版本的PyTorch通常需要几个步骤，因为PyTorch依赖于CUDA的支持。以下是安装的基本流程：

1. **检查系统兼容性**：
确认你的系统支持CUDA 12.4，并且是64位操作系统。访问 NVIDIA 的 CUDA 下载页面 (https://www.nvidia.com/en-us/cuda/) 查看最新版本和你的GPU型号是否兼容。

2. **下载CUDA Toolkit**：
登录NVIDIA官网，选择对应的操作系统（Windows、macOS 或 Linux），然后下载CUDA Toolkit 12.4 for your GPU。

3. **安装CUDA**：
根据安装向导进行安装，注意选择适合自己系统的安装类型（例如：二进制包或源码编译）。安装过程中可能需要重启电脑。

4. **添加环境变量**：
配置环境变量，特别是`CUDA_HOME`和`PATH`，以便系统能够识别CUDA。这通常是通过控制面板或命令行完成。

5. **下载cuDNN**：
PyTorch 使用 cuDNN 进行加速。从 NVIDIA Developer Zone 下载 cuDNN，并按照说明将其安装到合适的位置。

6. **安装PyTorch**：
有了CUDA和cuDNN，你可以使用pip来安装PyTorch。推荐使用`conda`环境来避免与其他库冲突，例如命令：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=12.4 -c pytorch

7. **验证安装**：
安装完成后，运行一些简单的PyTorch示例或使用`torch.cuda.is_available()`检查CUDA是否成功加载。

CUDA12.4对应的pytorch和cuDNN版本

CUDA 12.4主要与PyTorch 1.10.x系列以及cuDNN 8.2兼容。PyTorch 1.10.x是一个稳定版本，它提供了对CUDA 12.4的良好支持，包括新的功能和性能优化。cuDNN (Compute Unified Device Architecture Deep Neural Network library) 是一个专门为GPU加速深度学习而设计的库，CUDA 12.4对应的是cuDNN 8.2版本，这个版本提供了对深度学习卷积操作的高效硬件加速。