cuda11.7python3.8版本的torch和torchvision版本对应

对于 CUDA 11.7 和 Python 3.8 版本，您可以使用以下版本的 PyTorch 和 torchvision：

- PyTorch 1.9.0
- torchvision 0.10.0

请注意，这只是一个参考，具体的版本可能会有所变化。建议您查看官方文档或 PyTorch 和 torchvision 的 GitHub 页面以获取更准确的版本信息。

相关问题

cuda117 版本支持torch==1.7.1 torchvision==0.2.2在anaconda promt中，cuda11.7的环境中怎么安装上述库

在Anaconda Prompt中，在CUDA 11.7环境下安装`torch==1.7.1` 和 `torchvision==0.2.2` 库，你需要先确保已经安装了Python和对应版本的PyTorch CUDA支持。如果你还未安装，可以按照以下步骤操作：

1. **更新 conda**:

   conda update conda

2. **创建一个新的环境** (建议新建，以防影响其他项目):

   conda create -n torch_cuda117 python=3.8

可以替换`python=3.8`为实际需要的Python版本。

3. **激活新环境**:

   conda activate torch_cuda117

4. **安装 CUDA 和 cuDNN**:

   conda install cudatoolkit=11.7 cudnn=8.2.0

需要下载并提供cuDNN的二进制包，你可以从NVIDIA官网下载适合的cuDNN版本。

5. **安装 PyTorch 和 torchvision**:

   pip install torch==1.7.1+cu117 torchvision==0.2.2+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里使用了PyTorch的特定版本仓库URL，确保能安装到与CUDA兼容的版本。

6. **检查安装**:

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

如果一切顺利，应该会显示安装好的`torch`版本，并确认GPU可用。

cuda版本为11.7适合什么版本的python，torch，torch vision

根据官方文档的说明，CUDA 11.7 目前支持的 Python 版本是 3.6、3.7、3.8 和 3.9。因此，您可以在这些 Python 版本下使用 CUDA 11.7。

关于 PyTorch（torch）和 Torchvision（torchvision）的版本与 CUDA 11.7 的兼容性，您可以参考官方文档或者它们的发布说明来确认。通常，PyTorch 和 Torchvision 的版本会在其发布时声明与 CUDA 版本的兼容性。

建议查看 PyTorch 官方网站（https://pytorch.org/）和 Torchvision 的 GitHub 页面（https://github.com/pytorch/vision）以获取最新的版本信息和与 CUDA 11.7 的兼容性。

请注意，在安装 PyTorch 和 Torchvision 时，您可能需要选择与 CUDA 11.7 兼容的特定版本。可以通过在安装命令中指定 CUDA 版本来实现，例如：

pip install torch==x.x.x+cu110 torchvision==x.x.x+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

其中，x.x.x 是特定版本号，cu110 表示与 CUDA 11.0 兼容。

请确保您在安装和配置环境时参考官方文档，并确保所选版本与 CUDA 11.7 兼容以获得最佳的兼容性和性能。