cuda11.4 对应 pytorch、 torchvision、 torchaudio、 pytorch-cuda、 对应版本

以下是CUDA 11.4对应的PyTorch、TorchVision、Torchaudio和PyTorch CUDA的版本：

- PyTorch 1.9.0+cu111
- TorchVision 0.10.0+cu111
- Torchaudio 0.9.0+cu111
- PyTorch CUDA 11.1

请注意，PyTorch CUDA包是PyTorch的可选组件，需要单独安装。建议使用与PyTorch版本匹配的PyTorch CUDA版本。

相关问题

用pip下载cuda11.4对应pytorch

的命令是什么？

您可以使用以下命令下载cuda11.4对应的pytorch：

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

conda cuda11.4 安装pytorch

安装PyTorch时，如果你需要使用CUDA 11.4，并且打算通过`conda`环境管理工具进行安装，你需要遵循以下步骤：

1. **创建conda环境**:
首先，在命令行中创建一个新的conda环境，例如命名为`pytorch11.4`：

   conda create -n pytorch11.4 python=3.7

2. **激活conda环境**:
激活新环境：

   conda activate pytorch11.4

3. **安装CUDA和cuDNN**:
使用`conda`安装CUDA和cuDNN：

   conda install cudatoolkit=11.4 cudnn=8.0.5 -c nvidia

确保替换`11.4`和`8.0.5`为你实际需要的版本。

4. **安装PyTorch**:
最后，安装PyTorch及其CUDA支持：

   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

5. **检查安装**:
安装完成后，你可以运行以下命令验证PyTorch是否成功安装并可以访问CUDA：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果你遇到任何问题，可能需要检查你的系统兼容性、显卡驱动等条件，因为不是所有的系统都能支持所有版本的CUDA。