pytorch和cuda 版本
时间: 2025-01-17 19:59:49 浏览: 35
### PyTorch 和 CUDA 的兼容版本对照
对于不同版本的PyTorch,存在特定的支持CUDA版本范围。驱动程序向下兼容,决定着可以安装的CUDA以及CUDAToolkit的最大版本[^1]。
#### 驱动、CUDA与PyTorch的关系概述
NVIDIA驱动版本影响所能使用的最高CUDA版本,而CUDA版本又进一步限定了能够适配的PyTorch版本。为了确保软件栈各组件间的最佳协作效果,在选择这些工具的具体版本时需谨慎考虑它们之间的相互依赖性[^3]。
#### 版本对应实例
以下是部分已知的PyTorch和CUDA版本组合:
| PyTorch Version | Supported CUDA Versions |
|-----------------|-------------------------|
| 2.0 | CUDA 11.7, 11.8 |
| 1.13 | CUDA 11.6, 11.7 |
| 1.12 | CUDA 11.3, 11.6 |
| 1.11 | CUDA 10.2, 11.1, 11.3 |
注意:此表格仅提供了一些示例性的匹配情况;实际应用中可能有更多的可能性。具体支持哪些CUDA版本取决于所选PyTorch发行版及其构建配置[^4]。
当通过Conda环境管理器来部署带有指定CUDA版本的PyTorch时,可以通过如下命令实现:
```bash
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
```
上述命令会从Anaconda仓库中获取适用于CUDA Toolkit 10.0版本的PyTorch及相关库文件。
阅读全文
相关推荐
















