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CUDA 11.2 相应torch torchaudio torchvision版本

时间: 2025-02-11 18:52:48 浏览: 117

当你希望使用 CUDA 11.2 来运行 PyTorch 及其相关库（如 `torchaudio` 和 `torchvision`），你需要确保所有这些包都是针对相同版本的 CUDA 构建和优化过的。以下是适合 CUDA 11.2 的推荐版本信息以及安装指南。 ### 推荐版本对于 CUDA 11.2，通常匹配较好的版本是： - **PyTorch**: 1.9.0 (稳定版) - **torchvision**: 0.10.0 - **torchaudio**: 0.9.0 这些版本经过测试并确认能在 CUDA 11.2 上正常工作。 ### 安装步骤 #### 使用 Pip 进行安装如果你想通过 pip 安装上述版本，可以按照下面的方式执行命令： ```bash pip install torch==1.9.0+cu112 torchvision==0.10.0+cu112 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意：URL 后面的部分 (`-f`) 指定了从 PyTorch 官方站点下载特定构建版本的地方。 #### 使用 Conda 进行安装 Conda 是另一种常见的 Python 包管理工具，在 Anaconda 环境下更容易管理和隔离依赖项。你可以这样做： ```bash conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.2 -c pytorch -c nvidia ``` ### 校验安装结果完成安装之后，你应该验证一下各个库是否已经被成功加载并且识别到了正确的 CUDA 版本。可以在 Python 解释器里输入以下代码片段来做简单的校验： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) import torchvision print(torchvision.__version__) import torchaudio print(torchaudio.__version__) ``` 如果一切正常的话，你会看到类似于这样的输出： ``` 1.9.0+cu112 True 11.2 0.10.0 0.9.0 ``` 这表明你已经正确地设置了基于 CUDA 11.2 的 PyTorch 环境及其配套组件。 ---

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