cuda与pytorch版本匹配测试

PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下：

PyTorch-GPU 1..：CUDA 9.

PyTorch-GPU 1.1.：CUDA 9.、CUDA 10.

PyTorch-GPU 1.2.：CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.3.：CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1

PyTorch-GPU 1.4.：CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.5.：CUDA 10.1、CUDA 10.2

PyTorch-GPU 1.6.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.7.：CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11.

PyTorch-GPU 1.8.：CUDA 11.1

PyTorch-GPU 1.9.：CUDA 11.1、CUDA 11.2

需要注意的是，不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此，在安装PyTorch-GPU时，需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。

相关问题

cuda11.1对应的pytorch版本安装教程

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是一种用于处理图形运算的并行计算平台，PyTorch 是一个基于这种平台的深度学习框架。为了在 PyTorch 中利用 CUDA 11.1，你需要确保已经安装了 Python、对应版本的 NVIDIA 驱动程序，并按照以下步骤进行：

1. **安装Python**:
如果还未安装，访问 https://www.python.org/downloads/ 下载最新版 Python 并安装。

2. **检查CUDA版本**:
在终端或命令提示符输入 `nvidia-smi`，确认是否有 CUDA 11.1 的显示。如果没有，需要下载安装 NVIDIA 驱动程序，可以去 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx 下载适用于你的显卡型号的最新驱动。

3. **安装CUDA Toolkit**:
可从 NVIDIA Developer网站 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 获取 CUDA 11.1 的安装包，注意选择与你的操作系统匹配的版本（如 Windows、Linux）。安装过程中，记得勾选“Add CUDA to PATH”选项以便后续引用。

4. **安装cuDNN**:
cuDNN是深度学习加速库，通常随CUDA一起提供。如果未自动安装，可在CUDA Toolkit 中找到，或者单独下载cuDNN（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）。

5. **安装PyTorch with CUDA支持**:
使用conda环境推荐，打开终端并运行：

   conda create -n pytorch_cuda python=3.7 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch

或者使用pip（注意这可能会导致不一致的问题，建议使用conda）：

   pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

6. **激活环境**:
对于conda环境：

   conda activate pytorch_cuda

7. **验证安装**:
运行以下代码测试 GPU 是否可用：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

如果你遇到问题，可能需要查阅PyTorch官方文档（https://pytorch.org/docs/stable/getting_started/notes/cuda.html），或者搜索相关论坛解决。

nccl与pytorch版本适配

NCCL (NVIDIA Collective Communication Library) 是一种用于加速深度学习框架间高性能数据通信的库，主要用于大规模并行计算环境，如CUDA-enabled GPU集群。PyTorch 是一款流行的开源机器学习库，它内置了对NCCL的支持，使得多GPU训练变得简单。

当安装PyTorch时，如果你的系统有多个支持CUDA的GPU，并且你希望利用它们进行分布式训练，那么你需要确保安装了匹配NCCL版本的PyTorch。通常，你可以通过以下步骤来检查和配置：

1. **安装前准备**：首先确认你的NVIDIA GPU驱动程序、CUDA和cuDNN都已更新到最新版本。

2. **选择安装包**：在PyTorch官方网站下载适用于你系统的预构建二进制包时，可以选择包含NCCL支持的版本，比如` torchvision+cpu` 或 `torch+cuda`。

3. **环境变量设置**：在安装过程中，可能会需要设置一些环境变量，例如`export TORCH_NCCL_PATH=path_to_nccl_library`，以便指明NCCL库的位置。

4. **安装验证**：安装完成后，可以使用`torch.cuda.is_available()`检查是否检测到了GPU，以及`torch.distributed.is_available()`测试分布式功能是否可用。