cuda12.1安装旧pytorch版本

根据引用中提到的信息，目前pytorch官方网站上给出了对于Cuda 11.8的支持，但是社区明确表示它兼容更高版本的Cuda。所以，我们可以推断出Cuda 12.1应该也是兼容的。然而，引用中提到了一个使用Cuda 11.7对应的pytorch版本的例子。因此，目前没有明确的官方给出Cuda 12.1对应的pytorch版本。建议您参考pytorch官方网站或社区论坛，以获取最新的关于Cuda 12.1对应的pytorch版本的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程](https://blog.csdn.net/AiTanXiing/article/details/129933911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [cuda11.7对应的pytorch python实现cnn简单例子，pytorch框架,cuda](https://download.csdn.net/download/m0_74456535/87522632)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [CUDA12.1安装对应的Pytorch版本](https://blog.csdn.net/qq_43678902/article/details/130543082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

### 查找与CUDA 12.1兼容的PyTorch版本 对于Linux平台而言，确保所使用的PyTorch版本能够支持特定版本的CUDA非常重要。当提及CUDA 12.1时，官方推荐通过`conda`来安装带有适当配置的PyTorch版本[^1]。 命令如下所示： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch ``` 然而，在实际操作过程中可能会遇到一些挑战，比如库文件缺失或不匹配等问题。例如，报错信息指出无法加载`libcudnn_cnn_train.so.8`库，并提到关于未定义符号的问题[^2]。这通常意味着当前环境中CuDNN版本可能并不完全适配已安装的CUDA以及PyTorch组合。 为了找到最适合CUDA 12.1的PyTorch版本： - 需要确认目标机器上确切的CUDA版本号。 - 访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)并根据操作系统选择合适的预构建包。 - 特别注意页面上的说明，寻找标注有“CUDA 12.1”的选项进行下载和安装。 此外，考虑到不同次发布之间可能存在细微差异，建议查看最新的文档资料以获取最准确的信息和支持详情。