pytorch 和cuda版本对应关系

PyTorch和CUDA版本之间有一定的对应关系。在使用PyTorch时，需要根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。

以下是一些常见的PyTorch和CUDA版本对应关系：

- PyTorch 1.0.x和1.1.x版本通常对应CUDA 9.0。
- PyTorch 1.2.x和1.3.x版本通常对应CUDA 10.0。
- PyTorch 1.4.x和1.5.x版本通常对应CUDA 10.1。
- PyTorch 1.6.x和1.7.x版本通常对应CUDA 10.2。
- PyTorch 1.8.x和1.9.x版本通常对应CUDA 11.1。

请注意，这只是一般的对应关系，具体的版本可能会有一些变化。建议在安装PyTorch之前，查看官方文档以获取最新的信息。

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PYTORCH和CUDA 版本对应关系

以下是PyTorch和CUDA版本对应关系的概览：

PyTorch 版本 | CUDA 版本
---|---
1.x.x | 9.0、9.2、10.0、10.1、10.2、11.0、11.1
0.4.x | 8.0、9.0

需要注意的是，不同的PyTorch版本可以支持多个CUDA版本，但是PyTorch和CUDA版本之间存在一定的兼容性问题，建议在使用PyTorch之前检查系统中安装的CUDA版本是否与PyTorch支持的版本匹配，并安装合适的CUDA驱动程序。

pytorch和cuda版本对应

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它允许开发者轻松构建、训练和部署机器学习模型。CUDA（Compute Unified Device Architecture），则是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台，专为GPU（图形处理器）设计，用于加速高性能科学计算和深度学习任务。

在PyTorch中，你可以选择CPU版本（torch）或CUDA版本（torch.cuda）。当你安装了支持CUDA的NVIDIA GPU，并且已经配置好相应的环境变量后，可以使用torch.cuda模块来编写能够在GPU上运行的代码。例如，`import torch.cuda`将导入GPU版本的PyTorch。

要确定当前PyTorch是否支持CUDA以及其对应的CUDA版本，可以使用以下代码：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 如果有可用的GPU，则返回True
if torch.cuda.is_available():
    print(torch.version.cuda)  # 输出CUDA版本信息