pytorch和torchvision cuda版本

PyTorch和Torchvision都支持CUDA加速，可以在GPU上运行。PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习框架，而Torchvision是PyTorch的一个计算机视觉库，提供了一系列图像和视频处理工具。

要使用CUDA加速，首先需要确保你的系统上安装了合适的NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。然后，安装正确版本的PyTorch和Torchvision。

你可以通过下面的命令安装最新版本的PyTorch：

pip install torch torchvision

这将会安装最新的CPU版本。如果你想要安装支持CUDA加速的版本，需要根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。例如，如果你的CUDA版本是10.2，可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将会安装PyTorch 1.7.1、Torchvision 0.8.2 和相应的CUDA 10.2版本。

请注意，要正确配置CUDA并启用GPU加速，你需要确保符合系统要求，并按照PyTorch的文档进行设置。此外，你还可以在PyTorch官方网站上找到有关CUDA支持和安装说明的更多信息。

相关问题

cuda12.1 对应pytorch和torchvision版本

对于 CUDA 12.1，PyTorch 1.7.0 及以上版本支持 CUDA 11.0、11.1 和 11.2，但不支持 CUDA 12.1。而 Torchvision 的版本则与 PyTorch 的版本相对应，所以也不支持 CUDA 12.1。如果需要使用 CUDA 12.1，建议等待 PyTorch 和 Torchvision 的更新版本。

请问CUDA11.4.153对应pytorch和torchvision的版本。以及安装Cuda和P有torch的pip代码

对于您的第一个问题，CUDA 11.4.153 对应的 PyTorch 版本是 1.9.0 和 torchvision 版本是 0.10.0。关于安装 CUDA 和 PyTorch，您可以参考以下代码：

安装 CUDA：

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-11-4

安装 PyTorch 和 torchvision：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html