cuda11.8对应的pytorch镜像下载
时间: 2025-03-13 21:19:34 浏览: 194
为了下载与 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch 镜像,可以按照以下方法操作:
### 使用 `pip` 安装
可以通过指定 URL 的方式来安装与 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch 版本。以下是具体的命令:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
此命令会自动匹配最新的支持 CUDA 11.8 的 PyTorch 版本并完成安装[^2]。
如果需要特定版本的 PyTorch,则可以在上述基础上进一步指定版本号。例如,安装 PyTorch 2.0.1 并兼容 CUDA 11.8:
```bash
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
### 使用 Conda 安装
对于使用 Anaconda 或 Miniconda 的用户,推荐通过 Conda 渠道安装带有 CUDA 支持的 PyTorch。具体命令如下:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
该命令能够确保安装的是与 NVIDIA 提供的 CUDA Toolkit 11.8 兼容的 PyTorch 版本。
### 离线安装
如果网络环境较差或者无法连接到互联网,可以选择离线安装的方式。首先访问 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 下载对应的 `.whl` 文件,然后将其放置于本地环境中执行安装。例如:
```bash
pip install /path/to/torch-2.0.1+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
pip install /path/to/torchvision-0.15.2+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
pip install /path/to/torchaudio-2.0.2+cu118-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
```
#### 注意事项
- 在安装前需确认 GPU 型号以及驱动程序已更新至支持 CUDA 11.8 的最低要求版本。
- 如果系统未检测到 GPU 类型,可通过设备管理器中的显示适配器部分查看硬件配置,并据此选择合适的 CUDA 工具链版本。
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