PyTorch的哪些版本与CUDA 11.7完美搭配？

PyTorch 1.9.x 版本及之后的一些稳定分支，如 1.10.x 或更高，通常与 CUDA 11.7 相对良好地兼容。特别是从 PyTorch 1.10 开始，它专门支持了 CUDA 11.6 和 11.7。然而，为了确保最佳的兼容性和性能，强烈推荐检查 PyTorch 的官方文档，因为它们会提供详细的系统要求和已知问题列表。

在安装时，你可以使用 pip 进行安装，例如：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only/

这里 `-f` 指定的是包含CUDA 11.7支持包的仓库。如果你想安装特定版本，可以替换 `torchaudio` 后的版本号。

不过，记得在安装前确认你的系统满足所有依赖项的要求，包括操作系统、Python版本和可能存在的其他库冲突。

如果你遇到兼容性问题，建议访问 PyTorch 官方文档的社区论坛或GitHub issue页面寻找解决方案。

相关问题

PyTorch Build Your OS Package Language Compute Platform Run this Command: Stable (2.0.1) Preview (Nightly) Linux Mac Windows Conda Pip LibTorch Source Python C++ / Java CUDA 11.7 CUDA 11.8 ROCm 5.4.2 CPU conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia这里的pytorch2.0.1支持cuda11.7和11.8吗

是的，根据这个命令，PyTorch 2.0.1 支持 CUDA 11.7 和 CUDA 11.8，具体取决于您选择的 pytorch-cuda 版本。如果您想使用 CUDA 11.7 版本，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如果您想使用 CUDA 11.8 版本，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

需要注意的是，您需要安装与您的 GPU 匹配的 CUDA 版本和驱动程序，才能正常使用 PyTorch 的 CUDA 特性。建议您在安装之前仔细阅读官方文档，以获得更详细的信息。

mamba install pytorch torchvision pytorch-cuda=11.7 pytorch3d -c pytorch -c nvidia -c pytorch3d

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你可以使用以下命令在虚拟环境中安装PyTorch和相关库：

mamba install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

这个命令会安装PyTorch、torchvision和torchaudio，并指定使用CUDA 11.7版本。同时，它会从pytorch和nvidia的频道中获取软件包。

然而，根据引用\[3\]的内容，如果你在指定的镜像源中找不到指定版本的PyTorch，可能会导致安装的是CPU版本而不是GPU版本。为了解决这个问题，你可以尝试使用其他镜像源或者手动指定安装GPU版本的PyTorch。

综上所述，你可以尝试使用以下命令来安装PyTorch和相关库，并指定使用CUDA 11.7版本：

mamba install pytorch torchvision pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

希望这能帮到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [三分钟搞懂最简单的Pytorch安装流程](https://blog.csdn.net/weixin_44261300/article/details/129643480)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch与NVIDA驱动控制安装](https://blog.csdn.net/m0_48176714/article/details/129311194)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [解决使用conda下载pytorch-gpu版本困难的问题](https://blog.csdn.net/qq_41963301/article/details/131070422)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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