4060显卡用cuda版本

根据引用\[1\]中的信息，可以通过以下指令查看当前版本的Torch使用的CUDA版本号：

import torch
print(torch.version.cuda)

根据引用\[2\]中的信息，可以根据CUDA版本选择相应的PyTorch版本。但是在提供的引用中没有提到4060显卡使用的CUDA版本。因此，无法确定4060显卡使用的CUDA版本。如果您想要确定4060显卡使用的CUDA版本，建议您参考NVIDIA官方文档或者与相关厂商或专家咨询。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Win11-RTX4060安装Pytorch-GPU干货避坑指南](https://blog.csdn.net/wayne6515/article/details/130551166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

mmdetection 4060ti显卡用cuda版本

### 查找适用于4060Ti显卡的CUDA版本

对于配备GeForce RTX 4060 Ti的系统而言，为了确保最佳兼容性和性能表现，在安装CUDA工具包时应当选择与之匹配的版本。根据NVIDIA官方文档中的说明[^1]，RTX 4060 Ti基于Ada Lovelace架构，推荐使用的最低CUDA版本为CUDA 11.8。

考虑到mmdetection及其依赖库的需求，通常建议使用较新的CUDA版本来获得更好的稳定性和功能支持。因此，针对此GPU型号，可以考虑安装CUDA 11.8或更高版本（如果后续有更新）。需要注意的是，具体的选择还需参照mmdetection项目的官方指南，以确保所选CUDA版本能够满足该框架的要求。

此外，由于mmdetection3d项目特别指出了版本控制的重要性，并提供了详细的安装指导[^2]，在准备环境中应严格遵循这些指示来进行操作。例如，当从源码编译安装mmdetection3d时，需先克隆指定标签下的仓库代码，再执行相应的Python设置脚本完成本地部署。

最后值得注意的一点是，虽然PyTorch社区活跃且资源丰富[^3]，但在实际应用过程中仍要依据具体的硬件配置和个人需求挑选合适的深度学习平台及相关组件组合。

# 假设选择了CUDA 11.8作为目标版本，则可以通过如下方式获取对应安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

显卡的CUDA 版本是 11.6，可以安装cuda11.1吗

通常来说，CUDA 11.6 是 CUDA 11.1 的一个更新版本，因此安装CUDA 11.1应该是可行的。但是，具体情况还需要注意以下几点：

1. 确认您的显卡型号是否支持CUDA 11.1，可以在NVIDIA官网上查看。
2. 确认您的操作系统是否支持CUDA 11.1，可以在CUDA的官方文档上查看。
3. 如果您已经安装了CUDA 11.6，可能需要先卸载掉CUDA 11.6，然后再安装CUDA 11.1。

总之，在安装之前，您需要仔细阅读CUDA 11.1的安装文档，并根据您的具体情况做出决定。