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

cuda12.4匹配pytorch版本清华

### 查找与 CUDA 12.4 兼容的 PyTorch 版本并从清华大学镜像站获取

当遇到 Caffe2 配置为使用 CUDA 而实际环境不支持的情况时，确保安装的 PyTorch 和其依赖项版本与硬件配置相匹配非常重要。对于 CUDA 12.4 的兼容性问题，可以查阅官方文档确认具体的支持情况。

截至当前的信息显示，PyTorch 官方尚未正式发布针对 CUDA 12.4 的稳定版[^1]。因此建议选择一个已知稳定的组合来避免潜在的问题。通常情况下，较新的 PyTorch 版本会逐步增加对新版本 CUDA 的支持，在此之前可以选择稍旧一点但仍能提供良好性能表现的 CUDA 版本来配合最新的稳定版 PyTorch 使用。

如果确实需要基于 CUDA 12.4 进行开发，则可以通过以下方式尝试安装适合该 CUDA 版本的 PyTorch：

#### 方法一：通过 Anaconda 安装特定版本的 PyTorch
Anaconda 提供了一个方便的方式来管理不同版本之间的依赖关系。可以从清华源下载适用于 CUDA 12.x 或接近版本的 PyTorch 发行版。请注意调整命令中的 `cudatoolkit` 参数以适应目标 CUDA 版本的要求。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.0 -c pytorch -c conda-forge

#### 方法二：直接 pip 安装指定版本
也可以考虑使用 pip 来安装预编译好的 whl 文件，特别是当你更倾向于轻量级解决方案而非完整的 Conda 环境时。同样地，访问 [清华大学开源软件镜像站](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/) 并导航至 PyTorch 页面寻找合适的.whl文件链接进行本地安装。

例如：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu120

这里假设选择了 CUDA 12.0作为替代方案之一；请根据实际情况修改 URL 中的 cuXX部分以反映所使用的 CUDA 版本号。

为了获得最佳体验和稳定性，推荐等待 PyTorch 正式宣布对 CUDA 12.4 支持后再做升级决策。在此之前，保持现有工作流程不受影响的前提下测试上述方法可能会有所帮助。

cuda pytorch版本对应

### CUDA与PyTorch版本兼容性

为了确保CUDA与PyTorch之间良好的协同工作，了解两者之间的版本兼容性至关重要。下表展示了不同版本的PyTorch所支持的CUDA版本：

| PyTorch Version | Supported CUDA Versions |
|-----------------|-------------------------|
| 2.0 | CUDA 11.7, 11.8 |
| 1.13 | CUDA 11.6 |
| 1.12 | CUDA 11.3 |
| 1.11 | CUDA 11.3 |
| 1.10 | CUDA 11.1, 11.3 |
| 1.9 | CUDA 10.2, 11.1 |
| 1.8 | CUDA 10.2, 11.1 |

对于特定GPU的支持情况，例如NVIDIA GeForce RTX 3080具有CUDA能力sm_86，在某些情况下可能不被当前安装的PyTorch版本完全支持[^2]。

当遇到此类问题时，推荐访问官方资源获取最新的配置指南和解决方法[^1]。

在准备环境的过程中，除了确认CUDA和PyTorch版本匹配外，还需要关注其他依赖库如cuDNN以及NumPy的具体版本要求。特别是NumPy版本的选择应当谨慎，通常建议使用1.19.x系列以维持最佳兼容性[^3]。

完成上述软件包的安装后，可以通过运行简单的测试程序来验证整个设置是否成功[^4]。

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v9 $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v9/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN