cuda11.4 可以安装哪些版本torch

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可以安装以下版本的torch：

- torch-1.9.0+cu111
- torch-1.8.1+cu111
- torch-1.7.1+cu110
- torch-1.6.0+cu101
- torch-1.5.1+cu101
- torch-1.4.0+cu100

请注意，这些版本是基于CUDA 11.4的。如果您想使用不同版本的CUDA，请查看torch官方网站以获取更多信息。

相关问题

cuda 11.4 是哪个版本的torch

CUDA 11.4 支持的 PyTorch 版本取决于您的操作系统。以下是目前支持 CUDA 11.4 的 PyTorch 版本列表：

- Linux：PyTorch 1.9.0 及以上版本支持 CUDA 11.4。

- Windows：PyTorch 1.10.0 及以上版本支持 CUDA 11.4。

请注意，您需要确保您使用的 PyTorch 版本与 CUDA 版本兼容。如果您使用不兼容的版本，可能会出现各种错误。您可以在 PyTorch 官方网站上查看支持的 CUDA 版本和 PyTorch 版本的详细信息。

cuda11.4安装torch

CUDA 11.4与PyTorch的集成通常涉及到几个步骤。首先，你需要在你的系统上安装CUDA，然后配置环境变量以便系统可以找到它。以下是基本的安装流程：

1. **下载CUDA**:
- 访问NVIDIA的开发者官网 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择适合你的操作系统（如Windows、Linux或Mac）和GPU型号的CUDA版本11.4。

2. **安装CUDA**:
- 完成下载后，按照安装向导的指示进行操作。记得在安装过程中勾选添加CUDA PATH到系统环境变量选项。

3. **下载cuDNN**:
- CUDA包含cuDNN，这是深度学习加速库。访问CuDNN官网(https://developer.nvidia.com/cudnn) 下载对应版本的cuDNN，并将其安装在CUDA的适当位置。

4. **安装PyTorch with CUDA support**:
- 使用pip安装时指定CUDA版本和cuDNN路径，例如：

     pip install torch torchvision cudatoolkit=11.4 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

或者如果你的系统支持conda，可以用下面的命令：

     conda install pytorch torchvision -c pytorch cudatoolkit=11.4

5. **验证安装**:
- 打开Python终端并导入torch，尝试运行一些GPU相关的操作，如果一切正常，应该能看到GPU设备和对应的CUDA版本信息。