cuda与pytorch版本对应表
时间: 2023-08-08 19:05:34 浏览: 47
对应不同版本的CUDA和PyTorch是一个常见的问题。以下是一个大致的对应表,但请注意这些对应关系可能随着时间的推移而变化:
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|-------------|----------|
| 1.0.x | CUDA 9.0 |
| 1.1.x | CUDA 10.0 |
| 1.2.x | CUDA 10.1 |
| 1.3.x | CUDA 10.2 |
| 1.4.x | CUDA 10.2 |
| 1.5.x | CUDA 10.2 or 11.0 |
| 1.6.x | CUDA 10.2 or 11.0 |
| 1.7.x | CUDA 11.0 or 11.1 |
| 1.8.x | CUDA 11.1 or 11.2 |
| 1.9.x | CUDA 11.1 or 11.2 |
| 1.10.x | CUDA 11.3 or 11.4 |
请注意,这只是一个大致的对应关系。在安装PyTorch时,你应该根据你的CUDA版本选择正确的PyTorch版本,并参考PyTorch官方文档以获取最新的信息。
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cuda与pytorch版本对应
对于CUDA和PyTorch的版本对应关系,可以参考以下几点:
1. CUDA和PyTorch的版本需要匹配:PyTorch使用CUDA来加速计算,所以需要确保CUDA和PyTorch版本兼容。一般来说,PyTorch的官方文档会提供与不同CUDA版本对应的PyTorch版本信息。
2. 查看PyTorch官方文档:PyTorch官方网站通常会提供与不同CUDA版本兼容的PyTorch版本信息。你可以查看官方文档或者PyTorch的GitHub仓库中的发行说明来获取相关信息。
3. 安装PyTorch时自动安装适配的CUDA版本:当你使用conda、pip等工具安装PyTorch时,会自动安装与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。这样可以确保你所使用的软件包是兼容的。
4. 检查CUDA和PyTorch版本:你可以通过命令`torch.version.cuda`来获取当前PyTorch使用的CUDA版本,然后与你系统中安装的CUDA版本进行对比,确保兼容。
总之,为了保证稳定性和性能,建议使用与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。
cuda与pytorch版本匹配测试
PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下:
PyTorch-GPU 1..:CUDA 9.
PyTorch-GPU 1.1.:CUDA 9.、CUDA 10.
PyTorch-GPU 1.2.:CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1
PyTorch-GPU 1.3.:CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1
PyTorch-GPU 1.4.:CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2
PyTorch-GPU 1.5.:CUDA 10.1、CUDA 10.2
PyTorch-GPU 1.6.:CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.
PyTorch-GPU 1.7.:CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.
PyTorch-GPU 1.8.:CUDA 11.1
PyTorch-GPU 1.9.:CUDA 11.1、CUDA 11.2
需要注意的是,不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此,在安装PyTorch-GPU时,需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。