cuda11.4对应python和pytorch版本

CUDA 11.4 目前支持的 Python 版本是 3.6、3.7、3.8 和 3.9，PyTorch 的官方文档中推荐使用 CUDA 11.1 或 11.2，但也支持使用 CUDA 11.4。因此，可以使用 Python 3.6-3.9 和 PyTorch 1.9 来配合 CUDA 11.4 使用。

相关问题

CUDA11.4安装gpu版pytorch

以下是在Windows系统上安装GPU版PyTorch的步骤：

1. 安装CUDA11.4

在CUDA官网下载CUDA11.4的安装程序，并按照提示完成安装。安装完成后，将CUDA的bin和lib路径添加到环境变量中。

2. 安装cuDNN

在NVIDIA官网下载cuDNN的安装程序，并按照提示完成安装。安装完成后，将cuDNN的bin和lib路径添加到环境变量中。

3. 安装Anaconda

在Anaconda官网下载Anaconda的安装程序，并按照提示完成安装。

4. 创建虚拟环境

打开Anaconda Prompt，执行以下命令创建一个名为pytorch的虚拟环境：

conda create -n pytorch python=3.8

5. 激活虚拟环境

执行以下命令激活pytorch虚拟环境：

conda activate pytorch

6. 安装PyTorch

执行以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

7. 验证安装

执行以下命令，验证PyTorch是否安装成功：

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

如果输出结果为True，则说明PyTorch安装成功，并且GPU也已经被正确识别。

CUDA 11.4 对应的 cuDNN、PyTorch

好的，以下是对应的命令：

1. 安装cuDNN 8.2：

您可以从NVIDIA的官方网站下载cuDNN 8.2，然后解压缩文件并将文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置。具体来说，您可以使用以下命令：

   # 下载cuDNN 8.2
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_471.41_win10.exe
   
   # 解压缩cuDNN 8.2
   tar -xzvf cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.0.53.zip
   
   # 将cuDNN文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置
   cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
   cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/

2. 安装PyTorch：

您可以使用以下命令安装适用于CUDA 11.4的PyTorch：

   # 安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果您使用的是conda环境，可以使用以下命令：

   # 创建一个名为pytorch的conda环境，并安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   conda create --name pytorch python=3.8
   conda activate pytorch
   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia

需要注意的是，PyTorch的安装方式可能因操作系统、Python版本等因素而有所不同，请根据您的具体情况选择相应的安装方式。