CUDA11.3对应的pytorch版本

### PyTorch版本与CUDA 11.3的兼容性为了确保PyTorch能够充分利用GPU加速功能，必须选择与其安装的CUDA工具包版本相匹配的PyTorch版本。对于CUDA 11.3，推荐使用的PyTorch版本为 **PyTorch 1.10.x** 或更高版本[^1]。以下是具体说明： - 如果您的环境中已安装CUDA 11.3，则应选择支持该版本的PyTorch二进制文件。例如，在官方文档中提到，PyTorch 1.10.0及其后续更新版均提供对CUDA 11.3的支持。 - 安装命令可以通过访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 获取。针对Python 3.6及以上版本，可以运行以下命令来安装适合CUDA 11.3的PyTorch版本： ```bash conda install pytorch=1.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 或者通过pip方式安装： ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio===0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 需要注意的是，如果当前系统的CUDA驱动程序不满足最低要求（如低于所需的CUDA 11.3），则即使安装了合适的PyTorch版本也可能无法正常工作[^3]。此外，验证安装是否成功以及确认设备上是否有可用的CUDA资源可通过以下代码实现[^4]: ```cpp void test_cuda_availability() { std::cout << "Is CUDA available? " << (torch::cuda::is_available() ? "Yes" : "No") << std::endl; } ``` 上述函数会打印出系统是否存在有效的CUDA配置并可供LibTorch调用。

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