我该如何根据pytorch 1.0.0和我的GPU型号选择合适的CUDA版本

根据PyTorch官方文档，你可以按照以下步骤选择合适的CUDA版本：

1. 首先查看你的GPU型号，可以通过命令行输入`nvidia-smi`查看。

2. 查看你安装的PyTorch版本，可以通过以下命令查看：`pip show torch`

3. 打开PyTorch官网的下载页面（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据你的PyTorch版本和GPU型号选择合适的CUDA版本。

例如，如果你的GPU型号是GTX 1070，你的PyTorch版本是1.0.0，那么你可以下载CUDA 10.0版本的PyTorch，因为这个版本的PyTorch支持CUDA 10.0，而GTX 1070支持CUDA 10.0。

需要注意的是，如果你的GPU不支持某个CUDA版本，那么你不能使用这个版本的CUDA。另外，安装CUDA时需要注意与你的操作系统和其他库的兼容性。

相关问题

pytorch cuda版本对应关系

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它支持在GPU上运行加速计算。在PyTorch中，CUDA是使用GPU进行加速的主要方式之一。由于不同版本的PyTorch和CUDA之间可能存在兼容性问题，因此需要特别注意版本对应关系。以下是常用PyTorch版本和CUDA版本的对应关系：

PyTorch 1.5.0：支持CUDA 10.1、CUDA 9.2和CUDA 9.0

PyTorch 1.4.0：支持CUDA 10.1、CUDA 10.0、CUDA 9.2和CUDA 9.0

PyTorch 1.3.0：支持CUDA 10.1、CUDA 10.0、CUDA 9.2和CUDA 9.0

PyTorch 1.2.0：支持CUDA 10.0、CUDA 9.0和CUDA 8.0

PyTorch 1.1.0：支持CUDA 10.0、CUDA 9.0和CUDA 8.0

PyTorch 1.0.0：支持CUDA 10.0、CUDA 9.0和CUDA 8.0

如果使用某个版本的PyTorch，需要根据所选择的版本查看PyTorch文档中对应的CUDA版本号，同时要确保安装了与PyTorch版本兼容的CUDA驱动程序。另外，如果使用的是较新的CUDA驱动程序，也需要相应地升级PyTorch版本以进行兼容。给定正确的版本对应关系能够确保PyTorch和CUDA之间能够有效地协同工作，从而使深度学习模型训练和推理的速度更快，性能更加优秀。

pytorch与cuda版本对应

下表列出了常见的PyTorch版本与对应的CUDA版本：

| PyTorch版本 | 对应的CUDA版本 |
| --- | --- |
| 1.9.0 | 11.1, 11.0, 10.2, 10.1 |
| 1.8.0 | 11.1, 11.0, 10.2, 10.1, 9.2 |
| 1.7.0 | 11.0, 10.2, 10.1, 9.2 |
| 1.6.0 | 10.2, 10.1, 9.2 |
| 1.5.0 | 10.2, 10.1, 9.2 |
| 1.4.0 | 10.1, 10.0, 9.2 |
| 1.3.0 | 10.1, 10.0, 9.2 |
| 1.2.0 | 10.0, 9.2 |
| 1.1.0 | 10.0, 9.2 |
| 1.0.0 | 9.0, 8.0 |

需要注意的是，不同版本的PyTorch可能需要不同版本的CUDA。在安装PyTorch时，需要根据自己的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。同时，也需要确保自己的GPU支持该版本的CUDA。