与cuda_11.8适配的pytorch版本
时间: 2024-01-10 19:04:40 浏览: 35
很抱歉,目前并没有cuda_11.8这个版本,最新的CUDA版本是CUDA 11.5。与CUDA 11.5适配的最新的PyTorch版本是1.9.0,你可以在PyTorch官方网站上下载相应版本的PyTorch进行安装。当然,你需要先安装好与CUDA 11.5适配的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包才能使用该版本的PyTorch。
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cuda11.8和pytorch版本对应
根据引用和引用的内容,可以得知目前PyTorch官网最高支持的CUDA版本是11.8,但是有些滞后。如果你的CUDA版本是12.1.66,那么需要验证一下支持CUDA11.8的PyTorch是否和CUDA12.1.66是兼容的。同时,引用提供了一个基于CUDA11.7和PyTorch的CNN简单例子,但是需要注意的是,CUDA11.7和CUDA11.8并不完全相同,因此需要根据实际情况进行选择。总之,为了保证CUDA和PyTorch的兼容性,建议在安装PyTorch之前先了解清楚官网所支持的CUDA版本,并根据自己的实际情况进行选择。
cuda11.8对应的pytorch版本
### 回答1:
好的,我来回答关于 CUDA 11.8 对应的 PyTorch 版本的问题。
当前(2023年3月2日),PyTorch 官方支持的最新版本是1.10.0,而 PyTorch 1.10.0 已经支持 CUDA 11.3、11.4、11.5、11.6、11.6 Update 1、11.7、11.8 等多个 CUDA 版本。因此,您可以安装 PyTorch 1.10.0 版本,并且可以在 CUDA 11.8 上运行。
下面是安装 PyTorch 1.10.0 的命令:
```
pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
这条命令将安装 PyTorch 1.10.0 版本,并且将使用 CUDA 11.1。
需要注意的是,您需要安装与您的 CUDA 版本相匹配的 PyTorch 版本,否则可能会遇到不兼容的问题。同时,为了获得最佳性能,您还需要安装与您的 CUDA 版本相匹配的 NVIDIA 驱动程序和 cuDNN 库。
### 回答2:
目前(截至2021年11月),CUDA Toolkit 11.8(CUDA 11.8)没有对应的官方发布的PyTorch版本。在PyTorch官方网站上可以找到已发布的PyTorch版本列表,但是CUDA 11.8对应的版本尚未发布。
在这种情况下,可以考虑使用与CUDA 11.8兼容的最新版本的PyTorch,例如使用PyTorch 1.9.0或更高版本。这些版本通常支持较新的CUDA版本,并且具有改进的功能和性能。在使用PyTorch时,应确保安装与CUDA版本匹配的有效版本。
但需要注意的是,要使用CUDA 11.8,您的显卡和驱动程序也必须与该版本兼容。请在使用显卡时参考显卡制造商的官方文档,以确定哪些CUDA版本受支持。
总结来说,目前尚无针对CUDA 11.8的官方发布的PyTorch版本。建议使用与CUDA版本兼容的最新版本的PyTorch,并确保显卡和驱动程序也兼容。
### 回答3:
目前(截至2021年11月),还没有正式发布的CUDA 11.8版本。CUDA是由NVIDIA开发的专门用于并行计算的平台和编程模型,用于加速GPU上的计算任务。而PyTorch是一个基于Python的机器学习框架,通过利用GPU上的CUDA进行加速,可以实现高效的深度学习计算。
截至目前,最新的CUDA版本是CUDA 11.5,对应的PyTorch版本是PyTorch 1.10,该版本已经提供了对CUDA 11.5的支持。关于CUDA 11.8对应的PyTorch版本,官方尚未发布具体信息。用户需要持续关注官方渠道,如PyTorch官方网站和GitHub上的PyTorch代码库,以获取最新版本的发布信息。同时,建议在更新版本时,仔细查阅官方文档,以确保所使用的CUDA和PyTorch版本兼容并获得最佳的性能和功能支持。