不同的gpu版本适配的pytorch

PyTorch是一款流行的深度学习框架，其可以与多种GPU版本兼容。对于CUDA支持，PyTorch主要依赖NVIDIA GPU，不同版本的CUDA对应不同的PyTorch版本：

1. CUDA版本：PyTorch需要与NVIDIA发布的CUDA版本相匹配。例如，PyTorch 1.x系列通常适用于CUDA 9、10及早期版本，而PyTorch 2.x及以上则更倾向于支持CUDA 11、12等较新的版本。

2. CuDNN版本：CuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 是NVIDIA提供的用于加速深度学习计算的库，PyTorch会自动选择与CUDA对应的CuDNN版本。新版本的PyTorch通常会包含最新的CuDNN功能。

3. PyTorch nightly builds：如果你想要使用最新特性，可以选择nightly版本，它可能包含了对新CUDA版本的支持，但稳定性可能会稍差一些。

为了安装特定版本的PyTorch和CUDA/CuDNN，你可以使用pip或者Anaconda包管理器，并指定相应的版本号。例如：

pip install torch==1.8.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将会安装PyTorch 1.8.0与CUDA 10.2。安装前建议查阅官方文档或NVIDIA官网了解当前兼容性和安装步骤。