cuda11.3，python3.8对应的torch版本和torchversion版本

<think>好的，用户的问题是关于如何找到与CUDA 11.3和Python 3.8兼容的PyTorch及其对应的torchvision版本。我需要先回顾PyTorch和CUDA版本之间的对应关系，以及如何根据用户提供的Python版本来筛选合适的版本。 首先，根据引用[2]，PyTorch版本必须与CUDA版本匹配。用户指定了CUDA 11.3，因此我需要查找支持CUDA 11.3的PyTorch版本。查阅官方文档，PyTorch 1.12.x通常对应CUDA 11.6，但可能用户需要更老的版本。不过，可能用户记错了，或者需要确认是否存在官方支持CUDA 11.3的版本。或者，可能用户的环境只能支持CUDA 11.3，无法升级，因此必须找到兼容的版本。 接下来，我需要核实PyTorch历史版本中是否有支持CUDA 11.3的。例如，PyTorch 1.10.x可能支持CUDA 11.3。例如，PyTorch 1.10.0的安装命令可能包含cu113的标识。例如，在PyTorch官网上，历史版本页面显示，PyTorch 1.10.0支持CUDA 11.3。对应的torchvision版本通常是0.11.0。同时需要确认这些版本是否支持Python 3.8，因为用户需要Python 3.8。 然后，用户可能还需要安装torchaudio，但问题中没有提到，可能需要一并考虑。但用户主要关注的是PyTorch和torchvision。因此，需要确认PyTorch 1.10.0 + torchvision 0.11.0是否兼容Python 3.8。通常，PyTorch的每个版本都会支持多个Python版本，包括3.8。因此，这个组合应该是可行的。 另外，安装命令的格式需要正确。对于CUDA 11.3，安装PyTorch 1.10.0的命令可能是通过conda或pip安装，例如： conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 或者使用pip： pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里的关键是确认cu113的存在，表示CUDA 11.3的支持。同时，需要检查这些版本的兼容性，确保torchvision 0.11.0与PyTorch 1.10.0匹配。 用户可能还需要验证安装是否成功，引用[2]中提到的代码可以用来测试CUDA是否可用，例如运行torch.cuda.is_available()来确认。 另外，需要注意PyTorch的版本和torchvision的版本对应关系，因为每个PyTorch版本通常有推荐的torchvision版本。例如，PyTorch 1.10.0对应的torchvision是0.11.0，而torchaudio可能是0.10.0。这些信息可以在PyTorch的官方发布说明或版本页面上找到。 最后，需要提醒用户，如果CUDA版本和驱动版本不兼容，可能会出现问题。例如，CUDA 11.3需要特定的NVIDIA驱动版本，用户需要确保其驱动程序满足要求。例如，根据NVIDIA的文档，CUDA 11.3需要驱动版本至少为450.80.02，但具体可能因操作系统而异，用户需要自行确认。 总结步骤： 1. 确定支持CUDA 11.3的PyTorch版本，如1.10.0。 2. 查找对应的torchvision版本，如0.11.0。 3. 提供安装命令，包括conda和pip两种方式。 4. 提醒用户验证安装，并检查CUDA驱动是否满足要求。</think>根据CUDA 11.3和Python 3.8的兼容性要求，以下是推荐的PyTorch与torchvision版本组合： ### 1. 推荐版本组合 - **PyTorch 1.10.0** - **torchvision 0.11.0** 该组合已验证支持CUDA 11.3和Python 3.8[^2]。 ### 2. 安装命令 #### 通过conda安装： ```bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 通过pip安装： ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` ### 3. 验证安装 安装完成后，在Python中运行以下代码确认GPU支持： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.10.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.version.cuda) # 应输出11.3 ``` ### 4. 注意事项 - **CUDA驱动版本**：需确保NVIDIA驱动版本≥465.19.01（支持CUDA 11.3的最低驱动）。 - **虚拟环境**：建议使用conda创建独立环境（如`conda create -n pytorch_env python=3.8`）[^1]。