4080 pytorch版本 windows11
时间: 2025-07-01 16:01:56 浏览: 11
NVIDIA GeForce RTX 4080 是一款较新的显卡,其 CUDA 计算能力(Compute Capability)为 sm_89。为了确保 PyTorch 能够正确识别并利用该 GPU,必须选择与之兼容的 PyTorch 和 CUDA 版本。
目前,PyTorch 官方支持 sm_80 及以上架构的版本从 **PyTorch 1.8** 开始逐步引入,并在后续版本中持续更新。对于 Windows 11 系统而言,推荐使用以下配置组合以确保对 RTX 4080 的良好支持:
- **PyTorch 版本 ≥ 1.13**
- **CUDA 版本 = 11.8 或 12.1**
- **CUDNN 版本 ≥ 8.5**
这些版本的 PyTorch 已经包含了对 sm_89 架构的支持,并且能够通过官方提供的 `torchvision` 和其他配套库进行扩展。
建议访问 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取适用于当前系统的最新安装命令。通常情况下,使用如下命令即可完成安装:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
如果使用的是 CUDA 12.1,则应替换为:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
此外,确保 NVIDIA 驱动程序已更新至支持 CUDA 11.8 或更高版本的驱动(如 R535 或更高)[^4]。可以通过运行 `nvidia-smi` 命令来确认当前驱动版本和 CUDA 兼容性。
最后,验证是否成功启用 GPU 支持的方法如下:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
x = torch.rand(5, 3).cuda()
print(x)
```
若输出显示 GPU 设备名称且未报错,则说明 PyTorch 已正确配置并可使用 RTX 4080 进行加速计算。
---
阅读全文
相关推荐
















