pytorch1.9.0能适配cuda11.5吗
时间: 2023-10-01 16:06:23 浏览: 39
是的,PyTorch 1.9.0 支持 CUDA 11.5。实际上,PyTorch 1.9.0 支持多个 CUDA 版本,包括 CUDA 10.2、CUDA 11.1、CUDA 11.2、CUDA 11.3、CUDA 11.4 和 CUDA 11.5。您可以根据您的系统和硬件配置选择适当的 CUDA 版本。
相关问题
pytorch1.9.0对应cuda版本
根据引用中提供的信息,PyTorch 1.9.0对应的CUDA版本是:
- Linux和Windows下,使用CUDA 10.2: `conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch`
- Linux和Windows下,使用CUDA 11.3: `conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge`
- CPU Only版本: `conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cpuonly -c pytorch`
所以,PyTorch 1.9.0对应的CUDA版本可以是CUDA 10.2或CUDA 11.3,或者是CPU Only版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
cuda11.5对应的pytorch
CUDA 11.5 对应 PyTorch 的最新版本是 PyTorch 1.9.0。PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架,可以利用 CUDA 11.5 的强大计算能力来加速深度学习模型的训练和推断。PyTorch 支持自动梯度计算和动态图特性,因此很多研究人员和深度学习从业者喜欢使用 PyTorch 来实现自己的深度学习算法。
PyTorch 1.9.0 在 CUDA 11.5 下可以支持一些强大的功能,例如,支持新的 Ampere 架构 GPU,增强了分布式训练,提供了新的 JIT 编译器等等。使用 PyTorch 1.9.0 和 CUDA 11.5 可以提高代码的执行效率,加速深度学习算法的训练和推断速度。因此,如果我们想要利用 CUDA 11.5 的计算能力来加速深度学习模型的训练和推断,我们就可以选择使用 PyTorch 1.9.0 来完成这个任务。