cuda12.8对应的pytorch版本

### 查找与 CUDA 12.8 兼容的 PyTorch 版本 对于寻找特定 CUDA 版本兼容的 PyTorch 发行版，官方文档通常是最佳资源。截至当前最新信息显示，CUDA 12.8 尚未被任何稳定发布的 PyTorch 版本正式支持[^1]。 通常情况下，PyTorch 的发布周期紧跟 NVIDIA CUDA 更新的步伐，但可能存在一定延迟。建议定期关注 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新的安装指南和支持矩阵，该页面提供了不同操作系统下多种配置组合下的预编译包下载链接以及对应的 Python 和 CUDA 要求说明。 如果迫切需要使用较新的 CUDA 功能，可以选择参与 PyTorch 的夜间构建（nightly builds）。这些版本包含了最近的功能改进和性能优化，但也可能不够稳定。可以通过如下命令安装带有实验性质的支持更高版本 CUDA 的 PyTorch： ```bash pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 ``` 需要注意的是，在生产环境中部署前应充分测试夜间构建版本的应用程序稳定性。

<think>好的，用户现在需要找到与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本。首先，我得确认CUDA 12.8是否真实存在，因为通常CUDA版本是像11.0、11.8、12.1这样的。用户可能打错了，可能是指12.1或者12.0？不过根据现有资料，目前最新的稳定版本是CUDA 12.3，PyTorch最高支持到CUDA 12.1。用户提到的12.8可能是笔误，或者是未来版本，但当前没有相关信息。 接下来，我需要检查PyTorch官方文档，看看他们支持的CUDA版本。根据PyTorch官网，稳定版本支持CUDA 11.8和12.1。而CUDA 12.8可能还不存在。这时候，需要提醒用户确认CUDA版本是否正确。 另外，用户可能在环境中安装了CUDA 12.8，但实际可能显示的是其他版本。建议用户通过命令行运行`nvcc --version`或者`nvidia-smi`来确认实际安装的CUDA版本。例如，nvidia-smi显示的CUDA版本可能和实际安装的不同，比如驱动支持的版本。 然后，如果用户确实需要CUDA 12.x的支持，可以建议他们使用PyTorch的nightly版本，这些预发布版本可能支持更新的CUDA。但需要注意稳定性问题。同时，如果用户使用的CUDA版本过高，可能需要降级到PyTorch支持的版本，比如12.1或11.8。 还需要检查用户提供的引用内容，引用[1]提到如何检查CUDA和PyTorch版本是否匹配，建议用户通过`import torch; print(torch.cuda.is_available())`来验证兼容性。引用[2]则提醒用户注意版本对应问题，避免自行构建镜像导致的问题，建议使用官方或公共镜像。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的兼容性检查和安装步骤的问题。</think>### 与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本查询 截至2024年7月，**CUDA 12.8并未被官方发布**，目前主流的CUDA版本为12.1、11.8等[^1]。若需查询PyTorch与CUDA版本的兼容性，请按以下步骤操作： 1. **确认CUDA版本是否输入正确** - 通过终端验证CUDA版本： ```bash nvcc --version # 显示编译器的CUDA版本 nvidia-smi # 显示驱动支持的最高CUDA版本 ``` - 若实际使用版本为12.1或其他，请参考PyTorch官方文档的[兼容性列表](https://pytorch.org/get-started/locally/)。 2. **PyTorch与CUDA的对应关系** - **PyTorch 2.0+稳定版本**支持以下CUDA版本： - CUDA 12.1（推荐） - CUDA 11.8（旧版支持） 安装命令示例： ```bash # CUDA 12.1 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 3. **若需使用实验性版本** - 对于未正式支持的CUDA版本（如未来可能的12.8），可尝试PyTorch的Nightly构建版： ```bash pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 ``` - 但需注意：**Nightly版本可能存在稳定性风险**，建议优先使用稳定版本[^2]。 4. **验证兼容性** ```python import torch print(torch.__version__) # 输出PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA可用 print(torch.version.cuda) # 显示PyTorch编译时的CUDA版本 ```