pytorch版本和cuda版本对应

PyTorch版本和CUDA版本对应关系如下：

| PyTorch版本 | CUDA版本 |
|-------------|----------|
| 1.0.x | 7.5 |
| 1.2.x | 9.2 |
| 1.3.x | 10.1 |
| 1.4.x | 10.1 |
| 1.5.x | 10.2 |
| 1.6.x | 10.2 |
| 1.7.x | 10.2/11.0|

相关问题

pytorch版本与cuda对应

根据提供的引用内容，PyTorch版本与CUDA版本的对应关系如下：

1. 如果你想要安装PyTorch的最新版本，你可以在PyTorch官网查找适合你的CUDA版本的安装命令。

2. 如果你想要同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch版本，你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch"来安装。

3. 如果你只想指定PyTorch版本，你可以根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本，并根据表二查询合适版本的PyTorch。然后使用命令"conda install pytorch=1.11.0 -c pytorch"来安装。这种方法会自动匹配合适的CUDA Toolkit版本。

pytorch对应版本cuda

PyTorch对应版本的CUDA环境如下：

- PyTorch 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0和1.7.0对应的CUDA版本为10.0。
- PyTorch 1.0.0(1)对应的CUDA版本为10.1。
- PyTorch 1.1.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0和1.7.0(1)对应的CUDA版本为10.2。
- PyTorch 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.0。
- PyTorch 1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.1。
- PyTorch 1.8.0(1)、1.9.0和1.10.0对应的CUDA版本为11.3。

请注意，这只是一些常见的配对情况，实际上可能还存在其他兼容的组合。如果要使用特定版本的PyTorch，建议查阅官方文档以获取更准确的信息。