cuda 12.0通过命令行下载pytorch
时间: 2023-09-11 08:06:14 浏览: 186
您可以使用以下命令行下载 PyTorch 与 CUDA 12.0:
```
pip install torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
其中,`cu111` 表示 CUDA 11.1 版本,如果您需要安装其他 CUDA 版本,可以将 `cu111` 替换为相应的版本号,例如 `cu102` 表示 CUDA 10.2 版本。请注意,您需要在安装 PyTorch 之前安装正确版本的 CUDA 和 cuDNN。
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NVIDIA CUDA12.0.133与pytorch2.0.1+cuda11.8匹配吗
根据官方文档,PyTorch 2.0.1 支持 CUDA 11.0、11.1、11.2、11.3、11.4、11.5、11.6 和 11.7 版本。因此,PyTorch 2.0.1 不支持 CUDA 12.0.133 版本。如果您想使用 PyTorch 2.0.1,建议您安装 CUDA 11.7 版本或更早的版本。
需要注意的是,CUDA 版本与 PyTorch 版本的兼容性是非常重要的。如果您安装了不兼容的 CUDA 版本,可能会导致 PyTorch 在 GPU 上无法正常工作,甚至可能会导致系统崩溃。因此,建议您仔细阅读官方文档,并确保CUDA版本与PyTorch版本兼容。
对于CUDA12.0来说,pytorch稳定版是多少,相应的其他常用的第三方库对应的版本是多少
对于CUDA 12.0来说,PyTorch稳定版的版本是1.9。以下是一些常用第三方库对应的版本:
- numpy: >= 1.17
- scipy: >= 1.4.1
- scikit-learn: >= 0.22.1
- pandas: >= 0.24.2
- matplotlib: >= 3.0.0
- seaborn: >= 0.10.0
- tensorboard: >= 2.5.0
- tensorflow-gpu: >= 2.5.0
需要注意的是,每个库的版本对应关系并不是唯一的,也不是绝对的,可能会因环境或其他因素而略有不同。建议在安装时查看每个包的文档,以确保其与CUDA和PyTorch版本兼容。