如何查看pytorch版本对应的cuda版本

要查看PyTorch版本对应的CUDA版本，可以使用以下命令：

import torch
print(torch.version.cuda)

这将输出当前PyTorch版本所对应的CUDA版本。需要注意的是，这个CUDA版本是在编译PyTorch时使用的版本，而不一定是实际系统上运行时使用的版本。如果需要在系统上安装对应的CUDA版本，可以参考相关文档或其他博客进行安装。

相关问题

一般是pytorch要对应cuda的版本还是cuda要对应pytorch的版本

在PyTorch中使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行GPU加速时，你需要确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。具体来说：

1. **CUDA版本**：CUDA是NVIDIA的并行计算平台和CUDA编程模型，每个CUDA版本通常对应一个特定的NVIDIA GPU系列。例如，CUDA 11.x主要是为了支持CUDA 11.x系列的GPU。

2. **PyTorch版本**：PyTorch提供了不同版本，它们可能支持不同的CUDA版本。例如，PyTorch 1.7.x可能与CUDA 11.x兼容，而PyTorch 1.9.x可能支持CUDA 11.x、10.x等。

因此，选择时应遵循以下步骤：
- 查看你的NVIDIA GPU型号和推荐的CUDA版本。
- 确定你的系统上已安装的PyTorch版本。
- 如果PyTorch版本过旧，考虑更新到最新稳定版，它通常会提供对新CUDA版本的支持。
- 如果你遇到版本不匹配的问题，可能会收到错误提示，这时你需要选择一个与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。

pytorch版本和cuda版本对应

PyTorch版本和CUDA版本对应关系如下：

| PyTorch版本 | CUDA版本 |
|-------------|----------|
| 1.0.x | 7.5 |
| 1.2.x | 9.2 |
| 1.3.x | 10.1 |
| 1.4.x | 10.1 |
| 1.5.x | 10.2 |
| 1.6.x | 10.2 |
| 1.7.x | 10.2/11.0|