cuda对应torch

根据引用中提供的信息，我们可以得知不同版本的PyTorch对应的CUDA版本。具体来说，根据表格中的信息，以下是一些版本对应关系：

- PyTorch 1.10 对应 CUDA 11.2
- PyTorch 1.9 对应 CUDA 11.1
- PyTorch 1.8 对应 CUDA 11.0
- PyTorch 1.7 对应 CUDA 10.2
- PyTorch 1.6 对应 CUDA 10.1
- PyTorch 1.5 对应 CUDA 10.0

根据引用中提供的信息，通过在终端输入以下命令可以查看当前系统是否安装了可用的CUDA：

python
import torch
torch.cuda.is_available()

如果返回值为True，则表示已经安装了可用的CUDA。如果返回值为False，则表示当前系统没有安装可用的CUDA。

另外，引用中提供了关于CUDA、CUDNN、PyTorch、Torchvision对应版本的安装方法和配置信息，可以参考该引用进行环境配置。

综上所述，根据不同的PyTorch版本，对应的CUDA版本是可以从引用中的表格中获取的。如果想要确定当前系统是否安装了可用的CUDA，可以使用引用中提供的代码片段进行检查。还可以参考引用中提供的环境配置方法进行安装和配置。

相关问题

cuda11.0 对应torch

根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，可以得出结论：CUDA 11.0对应的torch版本是1.7.1+cu110。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习环境配置——（Cuda11）windows下的torch==1.7.1环境配置](https://blog.csdn.net/weixin_45819759/article/details/130489001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CUDA11.0的服务器安装torch_geometric](https://blog.csdn.net/m0_59246998/article/details/121573230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

cuda12.2对应torch

对于 CUDA 12.2，可以使用相应版本的 PyTorch。目前，支持 CUDA 12.2 的最新稳定版本是 PyTorch 1.9.0。你可以根据你的系统配置和需求选择适合的 PyTorch 安装方式，例如使用 pip 或 conda 进行安装。安装命令如下：

使用 pip 安装：

pip install torch==1.9.0+cu112 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

使用 conda 安装：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=12.2 -c pytorch

请注意，安装命令中的 `cu112` 表示 CUDA 11.2，但在实际使用中，它也适用于 CUDA 12.2。希望这能帮到你！如果有任何其他问题，请随时提问。