cuda11.3对应的pytorch还有torchvision
时间: 2023-09-26 16:06:11 浏览: 40
目前(截止 2021 年 9 月),PyTorch 1.9.0 和 torchvision 0.10.0 已经支持 CUDA 11.3。您可以前往 PyTorch 的官方网站(https://pytorch.org/)下载安装包,选择对应的 CUDA 版本进行安装。或者,您也可以使用 pip 命令安装:
```
pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
这个命令会安装 PyTorch 和 torchvision,并且自动安装对应的 CUDA 和 cuDNN。请注意,您需要先安装好 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2,才能使用这个命令安装 PyTorch。
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cuda11.3和pytorch版本对应
根据引用,当前最稳定的PyTorch版本是1.10.2,可支持的CUDA版本是10.2和11.3。因此,CUDA11.3与PyTorch版本1.10.2是可以配对使用的。
你可以按照引用中提供的命令来安装适合的版本,即运行以下命令:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
另外,根据引用中提供的方法,你也可以指定CUDA Toolkit版本来安装PyTorch。比如,如果你要安装11.3的CUDA Toolkit版本,可以运行以下命令:
conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch
通过指定CUDA Toolkit版本,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。这样,你就可以将CUDA11.3和PyTorch版本1.10.2成功配对使用了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CUDA11.3以及PyTorch-GPU版本安装](https://blog.csdn.net/weixin_45763636/article/details/123169495)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
cuda11.3安装pytorch的命令
你可以使用以下命令安装 PyTorch,其中 `cu113` 表示 CUDA 11.3 版本:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
请确保你的系统已经安装了 CUDA 11.3 和对应的 cuDNN。如果你还没有安装 CUDA 和 cuDNN,可以前往 NVIDIA 的官网下载并安装。