cuda12.0能用pytorch2.0版本
时间: 2023-06-11 08:07:20 浏览: 233
不太对,PyTorch 2.0 是不存在的版本。当前最新的稳定版本为 PyTorch 1.9.0,它支持 CUDA 11.1、11.2 和 11.3,但不支持 CUDA 12.0。如果你想要使用 CUDA 12.0,你需要等待 PyTorch 更新版本或者使用 PyTorch 的 Nightly Build 版本。不过请注意,Nightly Build 版本是不稳定的,可能存在一些问题和 bug。
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cuda12.0对应的pytorch版本
### 回答1:
PyTorch版本对应关系:
- PyTorch 1.7.0 和更高版本支持 CUDA 11.0
- PyTorch 1.6.0 和更高版本支持 CUDA 10.2
因此,如果您使用的是CUDA 12.0,建议使用PyTorch 1.7.0及以上版本。
### 回答2:
CUDA 12.0是NVIDIA推出的最新版CUDA开发平台,它能够更好地支持NVIDIA新架构的GPU,提供更高水平的性能和更优化的排错工具。而对应的PyTorch版本是PyTorch 1.7.1。
从官方的PyTorch文档中可以看到,PyTorch1.7.1版本支持CUDA 11.0、11.1和11.2,并且在2020年11月初更新时加入了对CUDA 11.2的支持。然而,若使用CUDA12.0,必须使用最新版本的PyTorch,因为旧版本PyTorch可能不支持CUDA12.0。
使用PyTorch 1.7.1版本和CUDA 12.0版本,用户可以使用最新的GPU架构,运行PyTorch更快的模型训练和推理,而且可以使用双精度和整数计算等许多全新特性。同时,用户也可以享受到更强大的Tensor核心以及许多新的神经网络操作符,如Transformer等。
总之,对于CUDA12.0版本,强烈建议使用PyTorch 1.7.1及以上版本,以享受更好的性能和更全面的功能特性。
### 回答3:
CUDA 12.0是英伟达推出的一种图形处理器加速工具,用于加速深度学习、科学计算和大规模数据处理等任务,而PyTorch是一个开放源代码的机器学习框架。这两个工具的版本对应关系是,CUDA 12.0对应的PyTorch版本是1.7.0。
PyTorch是一种基于Python的深度学习框架,它是由Facebook的人工智能研究团队开发的。作为一种动态计算图框架,PyTorch具有很大的灵活性和易用性,并且可以利用GPU的并行计算能力加速模型训练。而CUDA 12.0则提供了一种高效的GPU加速工具,可以显著提升PyTorch模型训练的速度和效率。
在PyTorch 1.7.0版本中,增加了CUDA 12.0的支持,这意味着用户可以在CUDA 12.0环境下使用PyTorch框架,并且可以利用CUDA 12.0的性能优势加速模型训练。此外,PyTorch 1.7.0还添加了一些新的优化和功能,例如CUDA Graphs,这是一种优化内存使用的工具,可以将多个操作合并为一个图形对象,从而提高内存使用效率。
综上所述,CUDA 12.0对应的PyTorch版本是1.7.0。用户可以通过升级PyTorch到最新版本来获得CUDA 12.0的支持,从而加速模型训练并提高计算效率。
anaconda cuda12.0对应的pytorch版本
根据PyTorch官方网站的文档,Anaconda CUDA 12.0对应的PyTorch版本是1.9.0。你可以通过以下命令在Anaconda中安装PyTorch 1.9.0:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.0 -c pytorch
```
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