cuda版本的pytorch安装
时间: 2025-02-02 22:08:17 浏览: 45
### 安装支持CUDA的PyTorch版本
为了安装支持特定CUDA版本的PyTorch,需遵循官方推荐的方法并选择合适的版本。截至2023年2月18日之前,PyTorch最高支持的CUDA版本为11.7[^1]。
对于不同版本的PyTorch所支持的具体CUDA版本如下表所示:
| PyTorch 版本 | 支持的 CUDA 版本 |
| --- | --- |
| 1.0.x | 7.5 |
| 1.1.x | 8.0 |
| 1.2.x | 9.0 |
| 1.3.x | 9.2 |
| 1.4.x | 10.1 |
| 1.5.x | 10.2 |
| 1.6.x | 11.0 |
| 1.7.x | 11.0, 11.1 |
| 1.8.x | 11.1, 11.2 |
| 1.9.x | 11.1, 11.2, 11.3 |
| 1.10.x | 11.1, 11.2, 11.3, 11.4 |
根据上述表格,在选择要安装的PyTorch版本时应考虑当前使用的CUDA版本以确保兼容性[^2]。
具体操作步骤如下:
前往[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)获取最新的安装命令。页面提供了针对多种环境配置选项的支持,包括Linux、Windows以及macOS操作系统下的CPU与GPU加速版安装指南。通过该网站可以找到适用于目标平台和支持所需CUDA版本的预编译二进制包链接。
下载完成后,可以通过`pip`工具来完成软件包的实际部署工作。假设已经获得了正确的`.whl`文件路径,则可以在终端或命令提示符下运行以下Python代码片段来进行安装[^3]:
```bash
pip install 路径\至\已下载.whl
```
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