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

### 查找兼容的CUDA和PyTorch版本

为了确保CUDA与PyTorch之间的兼容性，重要的是选择合适的组合来匹配硬件需求。对于具有较新架构（如sm_86）的GPU设备来说，早期版本的PyTorch可能无法提供必要的支持。

#### 验证现有环境配置
在Python环境中可以执行以下代码片段验证当前系统的CUDA可用性和已安装的PyTorch版本：

import torch 

print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"Number of GPUs: {torch.cuda.device_count()}")

如果`torch.cuda.is_available()`返回False，则可能是由于PyTorch版本与CUDA版本不匹配所致[^1]。

#### 确定兼容版本
针对NVIDIA GeForce RTX 30系列显卡（例如RTX 3080），其计算能力为sm_86，这意味着需要至少PyTorch 1.7及以上版本才能获得官方的支持。具体而言，在安装过程中应当关注PyTorch发布的说明文档中关于不同版本所支持的CUDA能力和对应的最低CUDA工具包版本的要求[^2]。

#### 更新至最新稳定版PyTorch
建议始终尝试使用最新的稳定发布版本，因为这些版本通常会增加对更多种类硬件的支持以及修复之前存在的漏洞。可以通过访问官方网站获取详细的安装指南并按照指示操作完成更新或全新安装过程[^3]。

#### 使用conda创建独立环境进行测试
为了避免影响现有的工作流程，推荐在一个全新的虚拟环境中测试不同的PyTorch-CUDA组合。这可以通过Anaconda管理器轻松实现：

conda create --name pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上述命令将建立一个新的名为`pytorch_env`的Conda环境，并在其内部安装指定版本的PyTorch及相关依赖项，其中包含了适用于大多数现代GPU型号的CUDA Toolkit 11.3版本。