哪些版本的pytorch支持CUDA11.8?怎么安装
时间: 2025-01-21 08:28:16 浏览: 547
PyTorch 支持 CUDA 11.8 的版本通常是在 PyTorch 发布版列表中发布的对应版本。PyTorch 对于 CUDA 的支持通常是随着其主版本更新,例如 PyTorch 1.9、1.10 和之后的稳定版本可能会包含对 CUDA 11.8 的官方支持。然而,具体的兼容性取决于 PyTorch 当时的更新情况以及 NVIDIA 的驱动程序版本。
为了在 PyTorch 环境中安装 CUDA 11.8,你可以按照以下步骤操作:
1. **确认你的操作系统**: PyTorch 主要支持 Windows、macOS 和 Linux。
2. **检查显卡兼容性**: 查看 NVIDIA 的官方网站确认你的 GPU 是否支持 CUDA 11.8,并下载相应的驱动程序。
3. **安装CUDA**: 访问 NVIDIA Developer Portal (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 下载 CUDA Toolkit 11.8,选择适合你的系统的版本并安装。
4. **安装Python和Anaconda(可选)**: 如果你还没有安装 Python 和 Anaconda,可以从官网下载最新版本,Anaconda 提供了方便的包管理工具 conda。
5. **创建新的Python环境**: 使用 conda 来创建一个新的环境,比如:
```
conda create -n torch_11_8 python=3.7
```
6. **激活新环境**: 启动命令行,激活刚创建的环境:
```
conda activate torch_11_8
```
7. **安装PyTorch**: 现在可以在这个环境中安装特定版本的 PyTorch 包含 CUDA 11.8,例如:
```
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch
```
或者使用 pip:
```
pip install torch==x.y.z+cu118 torchvision torchvision-cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
请务必注意查看 PyTorch 和 CUDA 的文档,因为版本更新可能会影响到安装过程。在安装过程中,如果有任何疑问,建议查阅官方文档或社区资源寻求帮助。
阅读全文
相关推荐


















