pytorch和torchvision cuda版本
时间: 2023-10-08 17:06:07 浏览: 93
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
cuda11.7对应的pytorch和torchvision版本
目前还没有 cuda11.7 对应的官方 PyTorch 和 TorchVision 版本。但是,你可以使用 PyTorch 的 nightly build 版本,该版本具有 CUDA 11.4 和 11.5 的支持,因此可以在 CUDA 11.7 上运行。你可以通过以下命令安装 nightly build 版本:
```
pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu111/torch_nightly.html
```
需要注意的是,nightly build 版本是实验性版本,可能存在一些问题和 bug。如果你需要稳定的版本,请使用官方发布的 PyTorch 和 TorchVision 版本,并选择支持的 CUDA 版本。
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。