pytorch版本与cuda对应

根据提供的引用内容，PyTorch版本与CUDA版本的对应关系如下：

1. 如果你想要安装PyTorch的最新版本，你可以在PyTorch官网查找适合你的CUDA版本的安装命令。

2. 如果你想要同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch版本，你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch"来安装。

3. 如果你只想指定PyTorch版本，你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 -c pytorch"来安装。这种方法会自动匹配合适的CUDA Toolkit版本。

相关问题

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|

检查pytorch是否与cuda对应

要检查pytorch是否与cuda对应，可以运行以下命令：

import torch
print(torch.version.cuda) # 查看当前安装的cuda版本
print(torch.cuda.is_available()) # 检查cuda是否可用
print(torch.backends.cudnn.version()) # 查看当前安装的cudnn版本

这些命令将显示安装的CUDA版本、CUDA是否可用以及安装的cuDNN（CUDA深度神经网络库）版本。 确保您的PyTorch版本与CUDA和cuDNN的版本兼容。 您可以在官方网站上查找PyTorch与CUDA和cuDNN的版本兼容性矩阵。