pytorch和cuda11.7对应版本

以下是 PyTorch 1.9.0 和 CUDA 11.1 的对应版本：

| PyTorch 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|--------------|----------|------------|
| 1.9.0 | 11.1 | 8.0 |

请注意，PyTorch 1.9.0 还有其他 CUDA 版本的支持，您可以在官方文档中查看更多信息。另外，不同的操作系统和硬件配置可能需要不同的版本。建议您在安装前仔细阅读官方文档并评估您的环境需求。

相关问题

怎么下载pytorch（cuda11.7对应的）

你可以通过以下步骤下载并安装与 CUDA 11.7 对应的 PyTorch：

1. 首先，确保你已经安装了 CUDA 11.7 和对应的 cuDNN。

2. 接下来，打开 PyTorch 官网的安装页面：https://pytorch.org/get-started/locally/

3. 在页面上方的“Current stable release”下拉菜单中选择适合你操作系统的版本，然后选择“Stable”作为软件版本，最后选择“CUDA 11.1”作为 CUDA 版本。这是因为 PyTorch 官方并没有提供与 CUDA 11.7 直接对应的版本，但是 CUDA 11.1 和 CUDA 11.7 之间是兼容的。

4. 根据你的操作系统和安装方式选择适合你的命令。比如，如果你使用的是 Linux，pip 安装方式，并且想要安装 CPU 版本，可以使用以下命令：

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

如果你想要安装 GPU 版本，可以使用以下命令：

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

5. 最后，等待安装完成。安装完成后，你可以在 Python 中导入 PyTorch 并开始使用了。

cuda 11.7对应pytorch版本

CUDA 11.7 目前还没有正式发布，最新的 CUDA 版本是 11.4，而 PyTorch 的支持情况如下：

- PyTorch 1.9.0 支持 CUDA 11.1、11.0、10.2、10.1、9.2 和 9.0
- PyTorch 1.8.0 支持 CUDA 11.1、11.0、10.2、10.1、9.2 和 9.0
- PyTorch 1.7.1 支持 CUDA 11.0、10.2、10.1、9.2 和 9.0

由于 CUDA 11.7 尚未发布，因此 PyTorch 目前还没有相应的支持版本。一般情况下，PyTorch 会在 CUDA 发布后的数周内发布相应的更新来支持新版本的 CUDA。