下载CUDA11.2版本兼容的pytorch
时间: 2023-12-04 15:46:24 浏览: 396
你可以尝试使用以下命令安装与 CUDA 11.2 兼容的 PyTorch 版本:
```
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
上述命令将安装 PyTorch 1.9.0,并使用 CUDA 11.1(`cu111`)的版本。请注意,尽管 CUDA 版本不完全匹配,但通常情况下可以在相邻的 CUDA 版本之间进行兼容。
如果你想安装其他版本,可以在 PyTorch 官方网站的下载页面上找到适合你 CUDA 版本的 PyTorch 版本,并使用相应的命令进行安装。请确保根据你的 CUDA 版本选择正确的 PyTorch 版本。
如果你遇到任何问题或需要更详细的帮助,请查阅 PyTorch 官方文档或咨询他们的支持团队。
相关问题
conda安装与cuda11.2兼容的pytorch
要安装与cuda11.2兼容的PyTorch,您可以使用以下命令:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
```
请注意,这里使用的是cudatoolkit=11.1而不是11.2,因为目前PyTorch仅支持cuda11.1。如果您尝试使用cuda11.2安装PyTorch,可能会遇到兼容性问题。
如果您已经安装了PyTorch并且想要更新到与cuda11.1兼容的版本,您可以使用以下命令:
```
conda update pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
```
这将更新您的PyTorch版本并将其与cuda11.1兼容。
cuda11.2 python3.9 pytorch1.8.0适配tensorflow哪个版本
在使用 CUDA 11.2、Python 3.9 和 PyTorch 1.8.0 的情况下,适配 TensorFlow 的版本是 TensorFlow 2.4.1。这是因为 TensorFlow 2.4.1 支持 CUDA 11.0 和 cuDNN 8,可以与 PyTorch 1.8.0 共存。但是,为了确保兼容性,建议您在安装 TensorFlow 2.4.1 之前,先查看 TensorFlow 官方网站的兼容性矩阵,以确认您的环境是否完全符合要求。
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