cuda和torch对应版本

对于 CUDA 和 Torch 的版本对应关系，可以参考以下表格：

| CUDA 版本 | Torch 版本 |
| -------- | --------- |
| 7.5 | 0.1 |
| 8.0 | 0.2 |
| 9.0 | 0.3 |
| 9.1 | 0.4 |
| 10.0 | 1.0 |
| 10.1 | 1.1 |
| 10.2 | 1.2 |
| 11.0 | 1.3 |
| 11.1 | 1.4 |
| 11.2 | 1.5 |

希望这个表格能够帮助你解决问题。

相关问题

CUDA和Torch对应的版本

对于CUDA和Torch的对应版本，这是一个常见问题。最好的方法是根据您使用的特定版本的Torch和CUDA来查找其兼容性。但是，通常而言，Torch 1.7.0的兼容CUDA版本是10.1，而Torch1.8.1的兼容CUDA版本是11.1。不过需要注意的是，这只是一个大概的指导，具体还需要查看官方文档以确认兼容性。

cuda和torch版本对应

PyTorch 的 CUDA 版本和对应的 PyTorch 版本可以参考以下表格：

|CUDA 版本|PyTorch 版本|
|---|---|
|CUDA 9.2|PyTorch 0.4.1|
|CUDA 10.0|PyTorch 1.0.0|
|CUDA 10.1|PyTorch 1.1.0|
|CUDA 10.2|PyTorch 1.2.0, 1.3.0, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0|
|CUDA 11.0|PyTorch 1.7.0, 1.8.0, 1.9.0|

需要注意的是，使用 PyTorch 时，需要根据自己的 CUDA 版本选择对应的 PyTorch 版本，并且需要安装与 CUDA 版本匹配的 cuDNN 库。