如果我使用的 CUDA 版本不在官方支持列表中，我应该如何安装 PyTorch？

当你使用的CUDA版本不在官方支持列表中时，安装PyTorch可能会稍微复杂一些，但仍然可以通过以下几种方式来尝试：

1. 使用conda安装：
Conda是一个流行的包管理器和环境管理器，有时它可能支持非官方支持的CUDA版本。你可以尝试使用conda命令安装PyTorch。例如：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=你的CUDA版本 -c pytorch

将`你的CUDA版本`替换成你的CUDA版本号。例如，如果你的CUDA版本是10.2，那么命令将会是：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

2. 使用pip安装：
如果conda没有提供对应的版本，你可能需要尝试使用pip安装。但要注意，pip安装PyTorch时，对CUDA版本有较为严格的依赖关系。你可以查找是否有第三方编译的PyTorch轮子（wheel）文件支持你的CUDA版本。如果没有找到，可能需要考虑降级CUDA版本或者升级到官方支持的最新版本。

3. 从源代码编译PyTorch：
如果以上两种方式都不可行，那么你可能需要从源代码编译PyTorch。首先，你需要安装CUDA的toolkit。然后，根据PyTorch的官方文档中提供的构建指南进行编译。这可能需要较强的编程背景和对环境配置有一定的了解。

相关问题

pytorch2.0.1兼容哪个cuda?如果pytorch和cuda不兼容，应该升级pytorch还是cuda?

PyTorch 2.0.1支持的CUDA版本如下：

- CUDA 10.2
- CUDA 10.1
- CUDA 10.0

如果您的CUDA版本与PyTorch不兼容，建议升级PyTorch而不是CUDA。因为升级CUDA可能会导致其他软件不兼容，而升级PyTorch通常只会影响PyTorch代码。但是请注意，升级PyTorch可能会导致代码变化，因此在升级之前应该进行充分的测试和备份。

如何在安装PyTorch时指定CUDA支持？

在安装PyTorch时指定CUDA支持通常涉及几个步骤，取决于你的操作系统。这里是一般的指导：

### 对于Linux (Ubuntu / CentOS):

1. 安装CUDA和cuDNN:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

根据你的需求安装cuDNN: `sudo apt-get install libcudnn7 libcudnn7-dev`

2. 添加 NVIDIA 驱动官方 PPA (个人软件包存储库):

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

3. 更新并安装驱动：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade

4. 安装PyTorch:

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu10x/

将 `cu10x` 替换为你CUDA的具体版本号。

### 对于macOS:

1. 使用Homebrew安装CUDA:

   brew tap homebrew/science
   brew install cuhomebrew/cuda@<version>

2. 检查安装并确认环境变量：

   export PATH="/usr/local/cuda-<version>/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

3. 安装PyTorch：

   pip install torch torchvision

4. 在安装时可能需要指定`--cppflags=-I/usr/local/cuda/include --ldflags=-L/usr/local/cuda/lib`等额外选项。

### 对于Windows:

1. 下载CUDA installer，并按照其提示完成安装。
2. 在命令行中添加CUDA路径到系统环境变量中。
3. 在安装PyTorch时，你可以使用`pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu10x.html`类似命令，将`cu10x`替换为你的CUDA版本。

确保在安装过程中网络连接稳定，并注意保持CUDA和PyTorch版本的一致性。如果你有多个CUDA版本，记得切换到正确的版本再进行安装。