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安装没有对应cuda版本

### 安装与特定CUDA版本兼容的PyTorch

为了确保GPU加速功能正常工作，安装与特定CUDA版本兼容的PyTorch至关重要。这涉及到几个关键步骤。

确认当前使用的CUDA版本对于选择合适的PyTorch版本非常重要[^1]。可以通过访问NVIDIA官方网站或其他可靠资源来查询已安装显卡驱动对应的CUDA版本号。

一旦知道了所需的CUDA版本，下一步是从官方渠道获取相匹配的PyTorch版本。通过查阅历史版本页面可以找到不同CUDA版本所对应的PyTorch版本列表[^2]。例如，在[Previous PyTorch Versions](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)网站上能够查到多种组合方式供用户挑选最适合自己环境的那一款。

当选择了正确的PyTorch和CUDA版本之后，则可以根据个人偏好采用pip或conda命令完成安装操作。下面是一个基于pip工具的例子：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

上述命令适用于希望安装支持CUDA 11.3的PyTorch版本的情况；如果需要其他CUDA版本的支持，请调整URL中的`cu113`部分以反映目标CUDA版本编号。

最后需要注意的是，务必验证新安装的PyTorch能否识别并利用现有的CUDA设置来进行计算任务。可以通过运行简单的测试脚本来检验这一点，比如打印出可用设备的信息以及尝试执行一些基本的操作来观察是否有任何错误提示发生。

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。