python3.8.16对应的cuda、cudnn、pytorch版本是什么

根据 PyTorch 官方文档，Python 3.8.16 对应的 CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本如下：

- CUDA 10.2
- cuDNN 7.6
- PyTorch 1.7.1 或 1.8.1

注意，具体的 CUDA 和 cuDNN 版本可能会因为操作系统和硬件等原因而略有差异，建议根据自己的实际情况选择合适的版本。

相关问题

python3.8.17 对应pytorch

根据提供的引用内容，我们可以得出以下结论：

Python 3.8.17对应的PyTorch版本是1.9.0。你可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

或者使用以下conda命令：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0

你也可以通过以下代码验证Python版本和CUDA是否可用：

import torch
print(torch.__version__)  # 查看PyTorch版本
print(torch.cuda.is_available())  # 检查CUDA是否可用

希望这个回答对你有帮助！\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python3.8+Pytorch1.0+CUDA11.1环境配置+安装pytorch-geometric](https://blog.csdn.net/weixin_41500262/article/details/125049963)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [m1 Mac 使用 miniconda 安装python3.8.11 和 tensorflow2.5 & pytorch1.8（推荐）](https://blog.csdn.net/qq_16555103/article/details/121700317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CUDA9.2+Python3.8+Windows 10安装pytorch](https://blog.csdn.net/kalimera/article/details/126174833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python3.8对应cuda和pytorch

Python 3.8 不直接对应特定版本的 CUDA 和 PyTorch，而是根据你的系统和需求来选择相应的版本。以下是一些常见的组合：

1. CUDA 版本：Python 3.8 可以与 CUDA 10.2、CUDA 11.0、CUDA 11.1 等版本配合使用。你可以根据自己的显卡和系统要求选择合适的 CUDA 版本。

2. PyTorch 版本：Python 3.8 可以与 PyTorch 1.6、PyTorch 1.7、PyTorch 1.8 等版本兼容。你可以根据自己的需求选择合适的 PyTorch 版本。

请注意，确保你的 CUDA 和 PyTorch 版本兼容，并且根据你的系统环境进行正确配置和安装。可以通过官方文档或者相关社区的建议来获取更多信息。