pytorch对应的cuda版本查询
时间: 2024-01-11 16:05:18 浏览: 42
你可以在PyTorch官方网站上查看PyTorch支持的CUDA版本。具体而言,可以通过以下链接访问:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
在这个页面上,你可以选择不同的PyTorch版本和CUDA版本之间的组合,以查看PyTorch支持的CUDA版本。例如,如果你选择PyTorch 1.7.1版本,你可以看到支持的CUDA版本为10.1、10.2和11.0。
相关问题
pytorch 和cuda版本对应关系
PyTorch和CUDA版本之间有一定的对应关系。在使用PyTorch时,需要根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。
以下是一些常见的PyTorch和CUDA版本对应关系:
- PyTorch 1.0.x和1.1.x版本通常对应CUDA 9.0。
- PyTorch 1.2.x和1.3.x版本通常对应CUDA 10.0。
- PyTorch 1.4.x和1.5.x版本通常对应CUDA 10.1。
- PyTorch 1.6.x和1.7.x版本通常对应CUDA 10.2。
- PyTorch 1.8.x和1.9.x版本通常对应CUDA 11.1。
请注意,这只是一般的对应关系,具体的版本可能会有一些变化。建议在安装PyTorch之前,查看官方文档以获取最新的信息。
pytorch对应的cuda版本
PyTorch的CUDA版本取决于你所安装的PyTorch版本和你的CUDA驱动版本。不同版本的PyTorch支持不同的CUDA版本。你可以在PyTorch官方网站的文档中找到相应的信息。通常,你可以通过以下命令获取已安装PyTorch的CUDA版本:
```python
import torch
print(torch.version.cuda)
```
这将打印出你当前安装的PyTorch的CUDA版本。你还可以通过以下命令检查你的系统上已安装的CUDA版本:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
```
第一个命令将返回一个布尔值,指示CUDA是否可用,第二个命令将打印出你系统上安装的CUDA版本。请注意,要使用CUDA,你需要安装相应版本的CUDA驱动程序和NVIDIA GPU显卡。