cuda12.0安装pytorch

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，如果你想在CUDA 12.0上安装PyTorch，建议你按照10.0+和11.3版本的torch包进行安装，因为这两个版本的torch包可以兼容大部分的CUDA版本。而最新的torch包(如11.7、11.8)可能会遇到各种问题。所以建议按照这两个兼容性较好的版本进行安装。具体的安装命令可以参考引用\[1\]中提供的示例。安装完成后，你可以通过输入命令并回车，如果显示True，则表示PyTorch安装成功。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习之pytorch安装(二)](https://blog.csdn.net/congcong0509/article/details/127877358)[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]
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cuda12.0对应pytorch版本

CUDA 12.0 是NVIDIA推出的用于GPU加速计算的平台，而PyTorch是一个开源的机器学习库。对于PyTorch来说，它通常会支持几个不同版本的CUDA。截止到目前的知识截止点（2023年），PyTorch对于不同版本CUDA的支持情况如下：

- PyTorch 1.11.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6。
- PyTorch 1.12.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6。
- PyTorch 1.13.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6，以及部分支持CUDA 11.7。

CUDA 12.0 是一个比较新的版本，要完全支持CUDA 12.0，可能需要等到PyTorch的后续版本发布。通常情况下，新版本的PyTorch会添加对最新CUDA版本的支持。建议查看PyTorch的官方发布说明或者在PyTorch的官方网站上查看最新的兼容性列表，以获取准确的信息。

在安装PyTorch时，可以通过选择合适的安装命令来确保与CUDA 12.0的兼容性，例如，如果PyTorch的新版本已经包含了对CUDA 12.0的支持，你可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu120

cuda12.0下载pytorch的指令是什么

你可以使用以下指令来下载PyTorch：pip install torch==1.7.0+cu12.0 torchvision==0.8.1+cu12.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html