pytorch怎么知道安装什么cuda版本

在PyTorch中，选择合适的CUDA版本通常取决于你的硬件环境，特别是如果你打算使用GPU加速计算。首先，你需要确认你的计算机上是否已经安装了CUDA。你可以通过运行以下命令在Linux或Mac系统中检查：

nvidia-smi

如果显示有CUDA的相关信息，则说明已安装。如果没有，访问NVIDIA官网下载对应于你的CUDA兼容显卡的最新版本：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装过程中，通常会有提示让你选择CUDA的版本，例如CUDA 11.x、CUDA 10.x等。选择时应考虑你的显卡支持级别以及与PyTorch版本的兼容性，因为不是所有CUDA版本都适用于所有的PyTorch版本。

为了在Python中验证安装并确定PyTorch使用的CUDA版本，可以查看`torch.cuda.is_available()`的结果，并在安装完成后导入PyTorch并打印相关信息：

import torch
print(torch.version.cuda)

这将输出类似"11.4"这样的数字，表示你正在使用的CUDA版本。

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pytorch版本1.12.0，cuda版本11.3安装pytorch_geometric的命令

您可以使用以下命令安装pytorch_geometric：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-geometric

这些命令将安装pytorch_geometric所需的所有依赖项。请确保您的CUDA版本与上述命令中指定的版本匹配。

pip 安装 pytorch-gpu 命令 cuda版本11.8

如何使用pip安装pytorch-gpu取决于您使用的操作系统和CUDA版本。如果您使用的是CUDA 11.1及以下版本，则可以使用以下命令安装适用于Python 3.8的torch和torchvision：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果您的CUDA版本为11.2，则可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html

如果您的CUDA版本为11.3，则可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

如果您的CUDA版本为11.4，则可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu114/torch_stable.html

如果您的CUDA版本为11.6，则可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html

如果您的CUDA版本为11.8，则可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

请注意，如果您使用的不是Python 3.8，则需要将上面的命令中的“3.8”替换为您正在使用的Python版本。另外，请确保已配置正确的CUDA环境变量和NVIDIA驱动程序，以便正确使用pytorch-gpu。