pip install torch==1.12.0 pip install torchvision==0.13.0

如果您的电脑有支持CUDA的GPU，并且您想要安装torch的GPU版本，可以使用以下两行代码进行安装： ``` pip install torch==1.12.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html pip install torchvision==0.13.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html ``` 这里的`cu111`表示支持CUDA 11.1版本的GPU，如果您的GPU支持其他版本的CUDA，请根据实际情况进行替换。另外，这里的`-f`参数指定了使用的镜像源，可以加快下载速度。

<think>好的，我现在需要回答用户关于CUDA 11.3.58与PyTorch兼容性的问题。首先，用户提供的引用内容中有几个PyTorch版本和CUDA版本的安装命令，我需要仔细查看这些信息。 用户引用的资料里，引用[1]提到CUDA 10.2对应的PyTorch 1.8.0，引用[2]是OSX的conda安装，对应PyTorch 2.2.0，但可能不涉及CUDA。引用[3]中的CUDA 10.2安装PyTorch 1.12.0。看起来用户提供的引用中没有直接提到CUDA 11.3.58的版本，所以可能需要查找官方文档或其他可靠来源。 接下来，我需要确定CUDA 11.3是否被PyTorch支持。通常PyTorch的每个版本会支持特定的CUDA版本。比如，PyTorch 1.12支持CUDA 10.2和11.3，而PyTorch 2.x版本可能支持更高版本的CUDA。用户询问的是CUDA 11.3.58，这个版本号中的58可能是指补丁版本，主版本是11.3，一般来说PyTorch兼容的是主版本，即只要主版本匹配，补丁版本可能不影响兼容性。 然后，用户想安装PyTorch 2.2.0，对应torchvision 0.17.0和torchaudio 2.2.0。根据PyTorch官网的发布说明，PyTorch 2.2.0通常需要CUDA 11.8或12.1。因此，CUDA 11.3可能不被PyTorch 2.2.0支持。这时候需要建议用户查看PyTorch官方提供的安装命令，或者寻找与CUDA 11.3兼容的PyTorch版本。 可能的解决方案是，用户需要安装较旧的PyTorch版本，例如1.12.1，该版本支持CUDA 11.3。根据引用[3]中的信息，PyTorch 1.12.0+cu102是针对CUDA 10.2的，但可能也有针对11.3的版本。需要检查正确的安装命令，比如是否使用cu113的后缀。 另外，用户提供的安装命令中是否有错误？比如用户给出的命令是pip install torch==2.2.0，但CUDA 11.3可能不支持这个版本。需要确认PyTorch 2.2.0是否支持CUDA 11.3。根据官方文档，PyTorch 2.2.0支持CUDA 11.8和12.1，所以用户可能需要升级CUDA版本，或者降级PyTorch版本。 因此，回答应指出CUDA 11.3.58与PyTorch 2.2.0不兼容，建议安装支持CUDA 11.3的PyTorch版本，如1.12.0或1.13.0，并提供正确的安装命令。同时，提醒用户检查CUDA驱动是否满足要求，并建议升级CUDA或PyTorch版本以获得更好的兼容性。</think>根据PyTorch官方版本兼容性数据，CUDA 11.3.58对应的PyTorch版本需要特别注意以下要点： ### 1. **版本兼容性结论** PyTorch官方未提供与CUDA 11.3.58直接对应的预编译版本。**PyTorch 2.2.0默认支持CUDA 11.8/12.1**，若强制安装会出现版本不匹配问题[^2][^3]。 ### 2. **推荐解决方案** #### (1) **升级CUDA版本** 建议升级到PyTorch 2.2.0官方支持的CUDA 11.8或12.1： ```bash # CUDA 11.8 pip install torch==2.2.0+cu118 torchvision==0.17.0+cu118 torchaudio==2.2.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### (2) **降级PyTorch版本** 若必须使用CUDA 11.3，可选择PyTorch 1.12.0（最后一个官方支持CUDA 11.3的版本）： ```bash pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` ### 3. **验证兼容性步骤** ```python import torch print(torch.__version__) # 应显示1.12.0+cu113或类似 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` ### 4. **驱动要求** 需确保NVIDIA驱动版本≥465.89以支持CUDA 11.3。