安装cuda12.1对应的gpu版的pytorch

可以通过以下步骤安装cuda12.1对应的GPU版的PyTorch：

1. 首先，确保你的计算机已经安装了合适版本的NVIDIA驱动程序，并且你的GPU支持CUDA。你可以在NVIDIA官方网站上找到适合你GPU型号的驱动程序。

2. 接下来，安装CUDA Toolkit 12.1。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。

3. 安装cuDNN库。cuDNN是一个针对深度神经网络的GPU加速库。你需要在NVIDIA官方网站上注册并下载适合你的CUDA版本的cuDNN。

4. 确保你的Python环境已经安装了合适版本的PyTorch。你可以使用以下命令安装cuda12.1对应的GPU版的PyTorch：

   pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5. 安装完成后，你可以使用以下代码验证PyTorch是否已经成功安装并配置了CUDA：

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

如果输出为True，则表示PyTorch已经成功安装并可以使用CUDA进行GPU加速。

相关问题

利用清华镜像安装cuda12.1 对应的 PyTorch 版本是 PyTorch 1.9.0。

安装 PyTorch 1.9.0 需要先安装 CUDA 12.1 和 cuDNN 8.2，可以按照以下步骤进行安装：

1. 安装 CUDA 12.1

首先，下载 CUDA 12.1 安装包，可以在清华镜像站上下载，链接为：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia/cuda/。选择对应操作系统的版本和安装方式，下载后进行安装。

安装完成后，将 CUDA 的 bin 目录添加到系统环境变量中，以便后续使用：

export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH

2. 安装 cuDNN 8.2

cuDNN 是 CUDA 的深度学习库，PyTorch 需要依赖它。同样可以在清华镜像站上下载，链接为：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia/cudnn/。选择对应的版本进行下载，并按照官方文档进行安装。

安装完成后，将 cuDNN 的库文件路径添加到系统环境变量中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cudnn-8.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3. 安装 PyTorch 1.9.0

最后，可以使用 pip 安装 PyTorch 1.9.0：

pip install torch torchvision torchaudio

安装完成后，可以在 Python 中导入 PyTorch：

import torch

如果没有报错，则说明 PyTorch 安装成功。

cuda12.1对应的pytorch版本

根据引用中提到的信息，目前pytorch官方网站上给出了对于Cuda 11.8的支持，但是社区明确表示它兼容更高版本的Cuda。所以，我们可以推断出Cuda 12.1应该也是兼容的。然而，引用中提到了一个使用Cuda 11.7对应的pytorch版本的例子。因此，目前没有明确的官方给出Cuda 12.1对应的pytorch版本。建议您参考pytorch官方网站或社区论坛，以获取最新的关于Cuda 12.1对应的pytorch版本的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程](https://blog.csdn.net/AiTanXiing/article/details/129933911)[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* [cuda11.7对应的pytorch python实现cnn简单例子，pytorch框架,cuda](https://download.csdn.net/download/m0_74456535/87522632)[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* [CUDA12.1安装对应的Pytorch版本](https://blog.csdn.net/qq_43678902/article/details/130543082)[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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