cuda版本和pytorch版本对应

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：

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。

cuda版本与pytorch版本

PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下：

PyTorch-GPU 1..：CUDA 9.

PyTorch-GPU 1.1.：CUDA 9.、CUDA 10.

PyTorch-GPU 1.2.：CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.3.：CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.4.：CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.5.：CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.6.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.7.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.8.：CUDA 11.1

PyTorch-GPU 1.9.：CUDA 11.1、CUDA 11.2

需要注意的是，不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此，在安装PyTorch-GPU时，需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。