11.6的cuda版本对应的pytorch版本

目前（截至2022年10月），PyTorch 1.9.0 是支持 CUDA 11.6 的最新版本。因此，如果您的 CUDA 版本是 11.6，您可以使用 PyTorch 1.9.0 或更高版本。

请注意，PyTorch 的版本和 CUDA 的版本之间的兼容性可能会随着时间的推移而有所变化。建议您在 PyTorch 官方文档中查找有关特定版本和 CUDA 兼容性的最新信息，并确保安装与您的 CUDA 版本匹配的 PyTorch 版本。

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cuda11.6对应的版本pytorch

根据引用中提供的信息，请注意当前引用中没有提及CUDA 11.6对应的PyTorch版本。根据引用中提供的信息，CUDA 11.7对应的安装指令是pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117。所以，根据目前提供的信息，暂时没有CUDA 11.6对应的PyTorch版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [安装pytorch环境](https://blog.csdn.net/m0_61183667/article/details/125616350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Python】CUDA11.7/11.8安装PyTorch三件套](https://blog.csdn.net/ericdiii/article/details/125258580)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [快速安装Pytorch以及CUDA匹配问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38556737/13755127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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cuda11.6对应pytorch版本

CUDA 11.6 对应的 PyTorch 版本是 PyTorch 1.10.0。你可以在 PyTorch 官方网站的 CUDA 支持页面上查看有关不同 CUDA 版本与 PyTorch 版本的对应关系：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/.