cuda12.1安装旧pytorch版本

要在 CUDA 12.1 上安装旧版本的 PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了适用于 CUDA 12.1 的 NVIDIA 驱动程序。您可以从 NVIDIA 官方网站下载并安装最新版本的驱动程序。

2. 确认您已经安装了适用于 CUDA 12.1 的 CUDA Toolkit。您可以从 NVIDIA 官方网站下载并安装 CUDA Toolkit 12.1。

3. 安装适用于 CUDA 12.1 的 cuDNN。您可以从 NVIDIA 官方网站下载适用于 CUDA 12.1 的 cuDNN 库，并按照官方文档进行安装。

4. 创建一个新的 Python 虚拟环境（可选但推荐），并激活该环境。

5. 通过使用 pip 命令安装旧版本的 PyTorch。您可以通过指定所需的版本号来安装特定版本的 PyTorch。例如，要安装 PyTorch 1.7.0，可以运行以下命令：

pip install torch==1.7.0+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，cu110 表示 CUDA 11.0，但通常适用于 CUDA 12.1。如果遇到与 CUDA 版本不匹配的错误，请尝试更换为适合您的实际 CUDA 版本的 cuDNN 版本。

以上是在 CUDA 12.1 上安装旧版本 PyTorch 的一般步骤。根据您的操作系统和其他环境设置，可能会有一些细微差别，请根据实际情况进行调整。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

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。