CUDA12.0对应的torch

对于CUDA 12.0，您可以使用以下命令安装与之兼容的PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，此安装命令适用于Python 3.6、3.7、3.8和3.9，并且需要您的计算机上已安装CUDA 12.0。

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cuda12.0对应的torch

对于CUDA 12.0，您可以使用以下命令安装与之兼容的PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，此安装命令适用于Python 3.6、3.7、3.8和3.9，并且需要您的计算机上已安装CUDA 12.0。

cuda12.0对应pytorch版本

CUDA 12.0 是NVIDIA推出的用于GPU加速计算的平台，而PyTorch是一个开源的机器学习库。对于PyTorch来说，它通常会支持几个不同版本的CUDA。截止到目前的知识截止点（2023年），PyTorch对于不同版本CUDA的支持情况如下：

- PyTorch 1.11.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6。
- PyTorch 1.12.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6。
- PyTorch 1.13.x 支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.6，以及部分支持CUDA 11.7。

CUDA 12.0 是一个比较新的版本，要完全支持CUDA 12.0，可能需要等到PyTorch的后续版本发布。通常情况下，新版本的PyTorch会添加对最新CUDA版本的支持。建议查看PyTorch的官方发布说明或者在PyTorch的官方网站上查看最新的兼容性列表，以获取准确的信息。

在安装PyTorch时，可以通过选择合适的安装命令来确保与CUDA 12.0的兼容性，例如，如果PyTorch的新版本已经包含了对CUDA 12.0的支持，你可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu120