cuda与pytorch版本对应表

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。

相关问题

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和pytorch版本对应

不同版本的PyTorch需要与不同版本的CUDA对应，以保证GPU的正常使用。以下是常见PyTorch版本与CUDA版本的对应关系：

PyTorch v1.0.0对应CUDA 9.0
PyTorch v1.2.0对应CUDA 10.0
PyTorch v1.3.0对应CUDA 10.1
PyTorch v1.4.0对应CUDA 10.1
PyTorch v1.5.0对应CUDA 10.2
PyTorch v1.6.0对应CUDA 10.2

注意，在安装PyTorch时需要选择正确的CUDA版本，否则将会出现运行时错误。