cuda和 pytroch版本关系
时间: 2024-05-05 11:21:51 浏览: 189
PyTorch的不同版本对应的CUDA版本可能有所不同,需要根据具体情况进行匹配。一般情况下,可以通过查看PyTorch官方文档来确定所需的CUDA版本。以下是一些常见的PyTorch版本与CUDA版本的对应关系:
- PyTorch 1.0.x:CUDA 9.0
- PyTorch 1.1.x:CUDA 9.0或10.0
- PyTorch 1.2.x:CUDA 9.0、10.0或10.1
- PyTorch 1.3.x:CUDA 9.2、10.0、10.1或10.2
- PyTorch 1.4.x:CUDA 10.1或10.2
- PyTorch 1.5.x:CUDA 10.1、10.2或11.0
- PyTorch 1.6.x:CUDA 10.1、10.2或11.0
- PyTorch 1.7.x:CUDA 10.1、10.2、11.0或11.1
需要注意的是,在安装PyTorch时,可以通过指定CUDA版本来安装相应的PyTorch版本。例如,可以使用以下命令安装PyTorch 1.7.1及其所需的CUDA 11.0版本:
```
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
```
相关问题
cuda和pytorch版本
### 查找兼容的CUDA和PyTorch版本
对于较新的GPU如NVIDIA GeForce RTX 30系列,可能会遇到CUDA计算能力不匹配的问题。例如RTX 3090具有sm_86架构,在某些情况下会提示`capability sm_86 is not compatible`的信息[^1]。
为了确保使用的PyTorch版本能够支持特定的CUDA架构,建议遵循官方推荐的组合:
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 |
|--------------|-----------|
| v1.8.0 | CUDA 11.1 |
| v1.7.1 | CUDA 11.0 |
| v1.7.0 | CUDA 10.2 |
如果安装过程中遇到了类似`RuntimeError: Couldn’t load custom C++ ops.`这样的错误,则可能是由于PyTorch与torchvision之间的版本冲突引起[^2]。针对这种情况,应该确认两者版本的一致性和兼容性,并考虑更新至相互支持的最新稳定版。
另外需要注意的是,在尝试通过pip工具来升级软件包时,可能遭遇权限不足的问题,表现为无法写入目标文件夹下的错误消息。此时可以采用`--user`选项来进行本地用户的安装操作,或者调整环境变量指向有适当读写权限的位置[^3]。
#### 安装示例
假设要安装适用于CUDA 11.1的PyTorch 1.8.0以及相配的torchvision版本,可以在命令行执行如下指令:
```bash
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
此命令指定了具体的PyTorch、torchvision及其对应的CUDA版本,并从指定链接下载预编译好的二进制文件以避免依赖关系问题。
cuda和pytorch版本对应
不同版本的PyTorch需要与不同版本的CUDA对应,以保证GPU的正常使用。以下是常见PyTorch版本与CUDA版本的对应关系:
PyTorch v1.0.0对应CUDA 9.0
PyTorch v1.2.0对应CUDA 10.0
PyTorch v1.3.0对应CUDA 10.1
PyTorch v1.4.0对应CUDA 10.1
PyTorch v1.5.0对应CUDA 10.2
PyTorch v1.6.0对应CUDA 10.2
注意,在安装PyTorch时需要选择正确的CUDA版本,否则将会出现运行时错误。
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