cuda和 pytroch版本关系
时间: 2024-05-05 18:21:51 浏览: 12
PyTorch的不同版本对应的CUDA版本可能有所不同,需要根据具体情况进行匹配。一般情况下,可以通过查看PyTorch官方文档来确定所需的CUDA版本。以下是一些常见的PyTorch版本与CUDA版本的对应关系:
- PyTorch 1.0.x:CUDA 9.0
- PyTorch 1.1.x:CUDA 9.0或10.0
- PyTorch 1.2.x:CUDA 9.0、10.0或10.1
- PyTorch 1.3.x:CUDA 9.2、10.0、10.1或10.2
- PyTorch 1.4.x:CUDA 10.1或10.2
- PyTorch 1.5.x:CUDA 10.1、10.2或11.0
- PyTorch 1.6.x:CUDA 10.1、10.2或11.0
- PyTorch 1.7.x:CUDA 10.1、10.2、11.0或11.1
需要注意的是,在安装PyTorch时,可以通过指定CUDA版本来安装相应的PyTorch版本。例如,可以使用以下命令安装PyTorch 1.7.1及其所需的CUDA 11.0版本:
```
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
```
相关问题
cuda和pytorch对应关系表
以下是常见 CUDA 版本与 PyTorch 版本的对应关系:
|CUDA 版本|PyTorch 版本|
|---|---|
|CUDA 10.2|PyTorch 1.7|
|CUDA 10.1|PyTorch 1.6|
|CUDA 10.0|PyTorch 1.5|
|CUDA 9.2|PyTorch 1.4|
|CUDA 9.0|PyTorch 1.2/1.3|
需要注意的是,这只是一些常见的对应关系,具体的版本对应关系可能因为时间差异,开发者不同等原因而略有差异。同时,PyTorch 也支持 CPU 模式,如果没有 CUDA 环境,也可以在 CPU 上运行。
cuda与pytorch版本对应
对于CUDA和PyTorch的版本对应关系,可以参考以下几点:
1. CUDA和PyTorch的版本需要匹配:PyTorch使用CUDA来加速计算,所以需要确保CUDA和PyTorch版本兼容。一般来说,PyTorch的官方文档会提供与不同CUDA版本对应的PyTorch版本信息。
2. 查看PyTorch官方文档:PyTorch官方网站通常会提供与不同CUDA版本兼容的PyTorch版本信息。你可以查看官方文档或者PyTorch的GitHub仓库中的发行说明来获取相关信息。
3. 安装PyTorch时自动安装适配的CUDA版本:当你使用conda、pip等工具安装PyTorch时,会自动安装与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。这样可以确保你所使用的软件包是兼容的。
4. 检查CUDA和PyTorch版本:你可以通过命令`torch.version.cuda`来获取当前PyTorch使用的CUDA版本,然后与你系统中安装的CUDA版本进行对比,确保兼容。
总之,为了保证稳定性和性能,建议使用与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。