cuda11.1适配什么版本torch

如果你使用的是 CUDA 11.1，你可以使用 PyTorch 1.7.0 或更高版本。具体地，如果你想使用 CUDA 11.1 GPU 加速，你需要下载对应的 PyTorch 1.7.0+cu111 版本。如果你只使用 CPU，或者使用其他版本的 CUDA，可以下载相应的 PyTorch 版本。你可以在 PyTorch 的官方网站（https://pytorch.org/）上查找并下载适合你的 PyTorch 版本。同时，如果你使用的是 NVIDIA 显卡，你还需要安装对应版本的 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。

相关问题

torch 2.3 cuda12.1 对应版本

Torch 2.3 是一个深度学习框架，支持多种语言，并且能够在 CPU 或 GPU 上运行。CUDA 12.1 是 NVIDIA 公司的计算机平台和编程模型，可以加速深度学习等应用程序的运行。

Torch 2.3 支持 CUDA 10.2 和 CUDA 11.1 版本，但是并不支持 CUDA 12.1 版本。如果你想在 CUDA 12.1 上运行 Torch 2.3，可能会遇到一些问题。

如果你要使用 CUDA 12.1，建议使用 Torch 1.9 或更高版本，这些版本已经对 CUDA 12.1 进行了优化和适配。同时，你也需要确保你的显卡支持 CUDA 12.1。

linux torch 1.12 cuda

根据引用内容，目前没有对应cuda=11.2的torch版本。因此，如果你的服务器上的GPU是RTX 3090，它适配的cuda不能低于11.1。所以，你可以选择下载cuda=11.1对应的torch版本进行安装。你可以使用以下命令进行安装：pip install 下载的文件所在目录/文件名。这样就可以在Linux系统上安装torch 1.12和cuda 11.1。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [linux下 torch gpu cuda cudnn 安装](https://blog.csdn.net/u014403221/article/details/127244398)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cuda11.2安装pytorch——torch.cuda.is_available()=false](https://blog.csdn.net/didadifish/article/details/127487635)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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