pytorch对应版本cuda

PyTorch对应版本的CUDA环境如下：

- PyTorch 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0和1.7.0对应的CUDA版本为10.0。
- PyTorch 1.0.0(1)对应的CUDA版本为10.1。
- PyTorch 1.1.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0和1.7.0(1)对应的CUDA版本为10.2。
- PyTorch 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.0。
- PyTorch 1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.1。
- PyTorch 1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.3。

请注意，这只是一些常见的配对情况，实际上可能还存在其他兼容的组合。如果要使用特定版本的PyTorch，建议查阅官方文档以获取更准确的信息。

相关问题

pytorch对应的cuda版本

PyTorch的CUDA版本取决于你所安装的PyTorch版本和你的CUDA驱动版本。不同版本的PyTorch支持不同的CUDA版本。你可以在PyTorch官方网站的文档中找到相应的信息。通常，你可以通过以下命令获取已安装PyTorch的CUDA版本：

import torch
print(torch.version.cuda)

这将打印出你当前安装的PyTorch的CUDA版本。你还可以通过以下命令检查你的系统上已安装的CUDA版本：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

第一个命令将返回一个布尔值，指示CUDA是否可用，第二个命令将打印出你系统上安装的CUDA版本。请注意，要使用CUDA，你需要安装相应版本的CUDA驱动程序和NVIDIA GPU显卡。

pytorch无对应cuda版本

PyTorch无对应的CUDA版本可能是由于以下原因之一导致的：

1. 您安装的PyTorch版本与您的CUDA版本不兼容。每个PyTorch版本都有对应的CUDA版本，如果您选择的PyTorch版本不匹配您的CUDA版本，则可能会发生此问题。

解决方法之一是通过卸载当前的PyTorch，并根据您的CUDA版本安装与之兼容的PyTorch版本。

2. 您的CUDA版本可能过时或不受支持。如果您的CUDA版本过旧或不受PyTorch支持，则可能无法找到与之兼容的PyTorch版本。

解决方法之一是更新您的CUDA版本，以与支持的PyTorch版本相匹配。请注意，更改CUDA版本可能会比较繁琐。

总之，要解决PyTorch无对应CUDA版本的问题，您可以尝试卸载并安装与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本，或者更新您的CUDA版本以支持最新的PyTorch版本。