cuda12.1 对应pytorch和torchvision版本

对于 CUDA 12.1，PyTorch 1.7.0 及以上版本支持 CUDA 11.0、11.1 和 11.2，但不支持 CUDA 12.1。而 Torchvision 的版本则与 PyTorch 的版本相对应，所以也不支持 CUDA 12.1。如果需要使用 CUDA 12.1，建议等待 PyTorch 和 Torchvision 的更新版本。

相关问题

cuda12.1兼容pytorch版本

### 查找与CUDA 12.1兼容的PyTorch版本

对于CUDA 12.1的支持，PyTorch官方文档指出由于受限于张量RT (TRT) 的8.6版本，因此CUDA版本最高支持至12.1或11.8[^2]。这意味着当选择PyTorch版本时，应当确保所选版本能够适配这些特定的CUDA版本。

具体来说，在安装过程中如果遇到提示当前PyTorch版本未找到合适的CUDA匹配，则表示该PyTorch版本并不适用于已安装的CUDA版本[^3]。为了使两者兼容，建议依据目标CUDA版本来挑选相应的PyTorch预编译二进制文件。例如：

- 如果主机上的CUDA版本为12.1，则应寻找明确标注支持此版CUDA的PyTorch发行包。
- 对于更高版本的CUDA（如12.x系列），可能需要依赖较新的PyTorch夜间构建版本或是源码编译方式获取最新特性支持。

值得注意的是，并不是所有的PyTorch稳定发布版本都会立即提供对最新CUDA版本的支持；有时这之间存在一定的滞后性。在这种情况下，可以考虑使用带有`cu121`标签或其他相似标记的PyTorch轮子文件(wheel)，这类文件通常会在名称中标明其对应的CUDA版本号以便识别。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

上述命令尝试从指定URL下载并安装针对CUDA 12.1优化过的PyTorch及其相关库。

对应与cuda 12.1 的pytorch怎么安装

安装步骤如下：

1. 确保您的计算机已经安装了CUDA 12.1和对应的cuDNN库。

2. 安装Anaconda（如果您已经安装了Anaconda，请跳过此步骤）。

3. 打开命令行终端，输入以下命令创建一个名为“pytorch_env”的新环境：

   conda create -n pytorch_env python=3.8

4. 激活这个新环境：

   conda activate pytorch_env

5. 安装pytorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia

6. 安装完毕后，输入以下命令验证pytorch是否正确安装：

   python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

如果输出结果为True，则表示pytorch已经成功安装并且可以使用CUDA 12.1进行加速。

注：以上命令适用于Linux和Windows系统。对于MacOS系统，需要在第5步中指定对应的macOS版本的cudatoolkit。