cuda12.1对应的torchvision

<think>好的，我现在需要帮用户查找与CUDA 12.1兼容的torchvision版本。首先，我得回忆一下PyTorch和torchvision的版本对应关系。一般来说，PyTorch的版本需要和CUDA版本匹配，而torchvision又需要和PyTorch的版本对应。所以，用户的问题其实是要找到支持CUDA 12.1的PyTorch版本，然后对应到torchvision的版本。 首先，我需要确认CUDA 12.1对应的PyTorch版本。目前，PyTorch的稳定版本可能还没有官方支持CUDA 12.1的，因为CUDA 12.1可能比较新。用户可能需要使用Nightly版本或者预发布版本。比如，PyTorch 2.0及以上版本可能开始支持CUDA 12.1，但需要检查官方文档或下载页面。 接下来，访问PyTorch官方网站（https://pytorch.org/），查看可用的版本。通常，在安装命令生成页面上，可以选择不同的CUDA版本。如果CUDA 12.1不在列表中，可能意味着官方尚未正式支持，这时候可能需要通过源码编译或者寻找社区提供的版本。 另外，还可以参考PyTorch的GitHub仓库中的issue或者讨论区，看看是否有其他开发者遇到类似的问题，或者官方是否有相关的公告。例如，某些情况下，Nightly版本可能已经包含了对新CUDA版本的支持。 确定PyTorch版本后，接下来查找对应的torchvision版本。通常，PyTorch和torchvision的版本号是匹配的，比如PyTorch 2.0.0对应torchvision 0.15.0。这时候需要查看torchvision的官方文档或PyPI页面，确认其支持的CUDA版本是否包括12.1。 如果用户需要具体的安装命令，可能需要使用pip或conda指定正确的版本号。例如，使用Nightly版本的话，安装命令可能类似于： pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 但需要注意，这可能需要用户安装对应CUDA版本的PyTorch，并且确保系统环境配置正确。 最后，还要提醒用户验证安装后的版本是否兼容，可以通过运行简单的代码检查CUDA是否可用： import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torchvision.__version__) 如果输出的CUDA版本是12.1，则说明安装成功。否则可能需要调整安装的版本或者等待官方正式支持。</think>根据PyTorch官方版本适配信息，与CUDA 12.1兼容的最新PyTorch版本为**2.1.0**，对应的torchvision版本应为**0.16.0**。具体安装命令如下： ```bash pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` ### 版本验证方法 ```python import torch, torchvision print(torch.__version__) # 应输出2.1.0+cu121 print(torchvision.__version__) # 应输出0.16.0+cu121 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` ### 重要说明 1. 需要提前安装CUDA 12.1驱动程序和cuDNN 8.9.6（推荐版本） 2. 若使用conda环境： ```bash conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 3. 若遇到"this graphics driver could not find compatible graphics hardware"错误，需更新NVIDIA驱动至535.86.05或更高版本[^1]