pytorch版本与cuda
时间: 2025-03-06 08:34:21 浏览: 41
### PyTorch 不同版本与 CUDA 的兼容性
对于特定硬件的支持,尤其是像NVIDIA GeForce RTX 3080这样的较新型号,在使用PyTorch时需要注意其CUDA架构(sm_86)是否被当前安装的PyTorch版本所支持[^1]。例如,如果尝试在一个具有CUDA能力sm_86的RTX 3080显卡上运行未针对此架构优化过的PyTorch版本,则可能会遇到警告或错误。
为了确保最佳性能并避免诸如`RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`之类的错误消息,选择合适的PyTorch版本至关重要[^3]。通常情况下,随着PyTorch版本更新,开发者会增加对更多现代GPU架构的支持以及修复已知问题。
以下是基于官方文档整理的部分PyTorch版本及其对应的CUDA支持情况:
| PyTorch Version | Supported CUDA Versions |
|-----------------|-------------------------|
| 1.7.1 | CUDA 10.2, 11.0 |
| 1.8.0 | CUDA 10.2, 11.1 |
| 1.9.0 | CUDA 10.2, 11.1, 11.3 |
| 1.10.0 | CUDA 10.2, 11.3, 11.1 |
| 1.11.0 | CUDA 10.2, 11.3, 11.5 |
| 1.12.0 | CUDA 11.3, 11.5, 11.6 |
值得注意的是,除了确认PyTorch和CUDA之间的兼容性外,还需要考虑其他依赖项如cuDNN、cudatoolkit以及Python库(比如NumPy)的具体版本要求以维持整个环境的一致性和稳定性[^2]。
当设置开发环境时,按照推荐顺序依次安装cudatoolkit、深度学习框架(这里是PyTorch),最后再安装适当版本的cuDNN可以有效减少潜在冲突的发生概率[^4]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
上述命令展示了如何通过指定URL来获取适用于CUDA 11.3的PyTorch预编译包的一个例子。
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