CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x兼容哪个版本的torchvision

如果您使用的是 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x，建议您使用 torchvision 0.10.0 版本。根据 torchvision 官方网站的说明，torchvision 0.10.0 版本支持 PyTorch 1.9 及以上版本，而 PyTorch 1.9 可以与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容。因此，torchvision 0.10.0 版本应该可以与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容。

需要注意的是，torchvision 的版本选择不仅取决于 PyTorch、CUDA 和 cuDNN 的版本，还取决于您的操作系统和硬件设备。因此，在安装 torchvision 之前，建议您先检查您的操作系统、硬件设备、PyTorch、CUDA 和 cuDNN 的版本，然后选择与之兼容的 torchvision 版本。您可以在 torchvision 官方网站上查找与之兼容的版本，也可以使用 conda 或 pip 安装 torchvision，它们会自动解决依赖关系。

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如果您使用的是 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x，建议您使用 PyTorch 1.9 版本。根据 PyTorch 官方网站的说明，PyTorch 1.9 版本支持 CUDA 11.1、11.2、11.3、11.4 和 cuDNN 8.1、8.2 版本。因此，PyTorch 1.9 版本应该可以与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容。

需要注意的是，PyTorch 的版本选择不仅取决于 CUDA 和 cuDNN 的版本，还取决于您的操作系统和硬件设备。因此，在安装 PyTorch 之前，建议您先检查您的操作系统、硬件设备、CUDA 和 cuDNN 的版本，然后选择与之兼容的 PyTorch 版本。您可以在 PyTorch 官方网站上查找与之兼容的版本，也可以使用 conda 或 pip 安装 PyTorch，它们会自动解决依赖关系。

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