cuda版本和pytorch版本对应
时间: 2024-06-07 12:03:17 浏览: 36
不同版本的PyTorch和CUDA是需要匹配使用的,否则会导致不兼容的问题。以下是一些常见的PyTorch版本和CUDA版本的对应关系:
PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.0
PyTorch 1.1.0 - CUDA 9.0/10.0
PyTorch 1.2.0 - CUDA 9.0/10.0
PyTorch 1.3.0 - CUDA 9.2/10.1
PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1
PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.1
PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2
请注意,这些仅是一些常见的版本对应关系,具体版本兼容情况可能会因操作系统、硬件等因素而有所不同。在使用PyTorch时,建议先查看官方文档,以确定所需的CUDA版本和PyTorch版本是否兼容。如果您需要更详细的信息,请查阅相关文档或咨询专业人士。
相关问题
cuda版本对应pytorch
根据提供的引用内容,可以通过安装定版本的pytorch来对应cuda版本。具体步骤如下[^1]:
1. 使用pip命令安装pytorch和相关库,指定cuda版本。例如,安装支持cuda 11.1的pytorch:
```shell
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu111
```
2. 根据需要选择合适的cuda版本,并在安装pytorch时指定对应的cuda版本号。可以在pytorch官方网站上找到支持的cuda版本和对应的pytorch版本。
请注意,不同的pytorch版本可能对应不同的cuda版本,因此在安装时需要确保cuda版本与pytorch版本对应。
cuda11.8和pytorch版本对应
根据引用和引用的内容,可以得知目前PyTorch官网最高支持的CUDA版本是11.8,但是有些滞后。如果你的CUDA版本是12.1.66,那么需要验证一下支持CUDA11.8的PyTorch是否和CUDA12.1.66是兼容的。同时,引用提供了一个基于CUDA11.7和PyTorch的CNN简单例子,但是需要注意的是,CUDA11.7和CUDA11.8并不完全相同,因此需要根据实际情况进行选择。总之,为了保证CUDA和PyTorch的兼容性,建议在安装PyTorch之前先了解清楚官网所支持的CUDA版本,并根据自己的实际情况进行选择。
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