安装CUDA 11.8对应的PyTorch版本是1.8.2的torch代码
时间: 2023-12-03 17:44:03 浏览: 745
可以使用以下命令安装PyTorch 1.8.2版本:
```bash
pip install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
这将安装CUDA 11.1和PyTorch 1.8.2。如果你使用的是CUDA 11.8,则可以使用`cu118`代替`cu111`。
相关问题
cuda11.8对应pytorch和python版本
<think>好的,用户想查找CUDA 11.8对应的PyTorch和Python版本兼容性。首先,我需要确认官方文档或可靠来源的信息。根据引用[2],CUDA Toolkit和驱动版本的对应关系可能需要查看NVIDIA的文档,但用户更关注PyTorch和Python的兼容性。
接着,引用[3]提到RTX3090需要CUDA 11.1以上,这说明PyTorch版本需要支持对应的CUDA版本。用户现在问的是CUDA 11.8,所以需要找到支持CUDA 11.8的PyTorch版本。
查阅PyTorch官网的安装指令生成器,通常每个PyTorch版本会列出兼容的CUDA版本。例如,PyTorch 2.0及以上可能支持CUDA 11.8。此外,Python版本方面,PyTorch一般支持较新的Python版本,比如3.8到3.11。
需要确认具体PyTorch版本号。比如,PyTorch 2.0.1可能对应CUDA 11.8,而Python 3.8到3.11都可能兼容。同时,用户需要注意系统驱动版本是否符合CUDA 11.8的要求,根据引用[2],CUDA 11.8需要至少Driver Version 520.61.05。
最后,总结兼容的PyTorch版本和对应的安装命令,以及推荐的Python版本,确保用户能正确安装。</think>根据CUDA 11.8的版本要求,PyTorch和Python的兼容性信息如下:
### 一、CUDA 11.8与PyTorch对应关系
1. **官方支持版本**
PyTorch 2.0及以上版本原生支持CUDA 11.8。例如:
```bash
# 安装PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.8
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
[^1]
2. **驱动要求**
CUDA 11.8需要NVIDIA驱动版本≥520.61.05(Linux)或≥528.10(Windows)[^2]。
### 二、Python版本兼容性
- **Python 3.8-3.11** 均支持PyTorch与CUDA 11.8的组合
- 推荐使用Python 3.10,其包管理生态更成熟
### 三、验证安装
```python
import torch
print(torch.__version__) # 应输出≥2.0.0
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True
```
### 四、常见问题解决方案
若出现驱动不兼容,可尝试:
1. 升级NVIDIA驱动至最新版
2. 检查CUDA工具包路径是否配置正确
3. 使用Docker容器规避环境冲突[^3]
cuda11.8和pytorch版本对应
根据引用和引用的内容,可以得知目前PyTorch官网最高支持的CUDA版本是11.8,但是有些滞后。如果你的CUDA版本是12.1.66,那么需要验证一下支持CUDA11.8的PyTorch是否和CUDA12.1.66是兼容的。同时,引用提供了一个基于CUDA11.7和PyTorch的CNN简单例子,但是需要注意的是,CUDA11.7和CUDA11.8并不完全相同,因此需要根据实际情况进行选择。总之,为了保证CUDA和PyTorch的兼容性,建议在安装PyTorch之前先了解清楚官网所支持的CUDA版本,并根据自己的实际情况进行选择。
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