如何查看pytorch和torchvision版本并下载对应版本的cuda

要查看已安装的 PyTorch 和 TorchVision 版本，可以使用以下代码：

import torch
import torchvision

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("TorchVision version:", torchvision.__version__)

运行上述代码后，您将在控制台上看到当前安装的 PyTorch 和 TorchVision 版本信息。

要下载与特定版本的 PyTorch 和 TorchVision 兼容的 CUDA 版本，您可以在 PyTorch 官方网站上找到相应的文档。在 PyTorch 官方文档中，您可以找到有关每个 PyTorch 版本所需的 CUDA 版本的详细信息。

请注意，PyTorch 和 CUDA 的版本之间有特定的兼容性要求，因此您需要确保选择正确的版本组合。在下载 CUDA 之前，请务必仔细查看 PyTorch 文档中的版本要求。

希望这可以帮助您找到所需的版本并下载对应的 CUDA。如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

cuda12.1 对应pytorch和torchvision版本

对于 CUDA 12.1，PyTorch 1.7.0 及以上版本支持 CUDA 11.0、11.1 和 11.2，但不支持 CUDA 12.1。而 Torchvision 的版本则与 PyTorch 的版本相对应，所以也不支持 CUDA 12.1。如果需要使用 CUDA 12.1，建议等待 PyTorch 和 Torchvision 的更新版本。

cuda11.7对应的pytorch和torchvision版本

目前还没有 cuda11.7 对应的官方 PyTorch 和 TorchVision 版本。但是，你可以使用 PyTorch 的 nightly build 版本，该版本具有 CUDA 11.4 和 11.5 的支持，因此可以在 CUDA 11.7 上运行。你可以通过以下命令安装 nightly build 版本：

pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu111/torch_nightly.html

需要注意的是，nightly build 版本是实验性版本，可能存在一些问题和 bug。如果你需要稳定的版本，请使用官方发布的 PyTorch 和 TorchVision 版本，并选择支持的 CUDA 版本。