pytorch的whl文件版本和显卡版本对应

您好！对于PyTorch的whl文件版本和显卡版本的对应关系，一般是根据CUDA和cuDNN的版本来确定的。

PyTorch的官方文档中提供了一个版本对应表，可以帮助您找到适合您显卡和CUDA版本的PyTorch whl文件。您可以在PyTorch官方网站的"Start Locally"页面中找到这个对应表。

具体步骤如下：
1. 打开PyTorch官方网站（https://pytorch.org/），点击"Start Locally"进入页面。
2. 在页面中找到适合您操作系统和CUDA版本的命令示例。
3. 在命令示例中，找到适合您显卡的whl文件版本。一般会在文件名中包含对应的CUDA版本和显卡架构（如"cu101"表示适用于CUDA 10.1）。
4. 根据命令示例下载并安装对应的whl文件。

请注意，确保您的显卡驱动程序已正确安装，并且与所选择的CUDA版本兼容，以确保PyTorch能够正常运行。

希望能对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

pytorch whl文件怎么安装

安装pytorch whl文件的步骤如下：

1. 首先，你需要确定你的主机显卡型号和安装的cuda版本。这是因为你需要下载与你的显卡和cuda版本兼容的pytorch whl文件。你可以通过运行命令`nvidia-smi`来查看你的显卡信息，以及使用`nvcc --version`命令来查看你的cuda版本。

2. 下载与你的显卡和cuda版本兼容的pytorch whl文件。你可以访问pytorch官方网站或者使用提供的网址[https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)来下载稳定版本的pytorch whl文件。

3. 如果你的计算机没有显卡，你可以下载cpu版本的pytorch whl文件；如果你的计算机有显卡，你可以下载对应cuda版本的pytorch whl文件。

4. 打开Anaconda的命令行工具，并激活你的环境（比如torchh1.5）。你可以使用命令`activate torchh1.5`来激活你的环境。你可以使用`conda list`命令查看已安装的库。请确保你的环境中已经安装了numpy和future库。

5. 设置下载超时命令，以避免在安装过程中出现超时错误。在已激活的环境中运行以下命令：`pip --default-timeout=1000 install requests`。

6. 进入你下载pytorch whl文件的目录。你可以使用`cd`命令来切换目录。

7. 使用pip来安装pytorch whl文件。根据你下载的whl文件的名称，运行命令`pip install torch-1.5.1 cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl`。这个命令将安装对应版本的pytorch。

通过按照上述步骤，你将能够成功安装pytorch whl文件。

cuda和pytorch对应的版本

根据引用\[1\]和引用\[2\]，如果你使用的是CUDA 11.3，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch。如果你使用的是CUDA 10.1，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CPU版本，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。

根据引用\[3\]，如果你使用的是CUDA 10.2，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1 torchvision==0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CUDA 10.1，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CUDA 9.2，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cu92 torchvision==0.6.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。如果你使用的是CPU版本，你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库：pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。

所以，根据不同的CUDA版本，你可以选择相应的PyTorch版本进行安装。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[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]
- *2* *3* [PYTORCH和CUDA 版本对应关系](https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/124725525)[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 ]