pytorch 1.13.1匹配的CUDN
时间: 2023-05-29 18:07:41 浏览: 115
PyTorch 1.13.1版本不存在,可能是笔误,正确的版本应该是1.3.1。
对于PyTorch 1.3.1,以下是与之匹配的CUDA版本:
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|--------------|-----------|------------|
| 1.3.1 | 10.1 | 7.5 |
| 1.3.1 | 10.0 | 7.4 |
| 1.3.1 | 9.2 | 7.4 |
需要注意的是,CUDA和cuDNN的版本也需要与使用的GPU驱动程序版本相匹配。建议参考PyTorch官方文档的系统要求部分来确定正确的CUDA和cuDNN版本。
相关问题
pytorch1.13.1
As an AI language model, I am not able to confirm the existence of the PyTorch version "1.13.1". PyTorch versions usually follow a "major.minor.patch" format and the highest "minor" version for PyTorch is currently "1.9".
However, it is possible that you are referring to a custom-built version of PyTorch that is not publicly available or to a typo. If you could provide more context or details, I would be happy to try to assist you further.
安装pytorch 1.13.1
### 安装 PyTorch 1.13.1 版本
为了安装特定版本的 PyTorch,如 PyTorch 1.13.1,需遵循一系列指导原则以确保兼容性和稳定性。
#### 确认硬件与软件需求
对于 GPU 是 GTX1050 的情况,推荐选择 PyTorch 1.13.1 或更早版本以获得最佳性能和支持[^3]。此版本支持 CUDA 11.6 和 11.7,在已有 CUDA 11.3 的情况下可能需要升级 CUDA 至上述版本之一。
#### Python 环境准备
确认所使用的 Python 版本处于 >=3.7 到 <=3.10 范围内,这里选取 Python 3.10.9 作为示例环境[^2]。
#### 使用 pip 命令安装指定版本 PyTorch
通过官方提供的额外索引 URL 来获取带有 CUDA 支持的 PyTorch 版本:
```bash
pip3 install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
```
这条命令指定了 PyTorch 及其配套库的具体版本号以及 CUDA 工具链版本 (cu116 表示 CUDA 11.6),并指向了一个包含这些二进制文件的特殊仓库地址[^5]。
如果遇到网络连接缓慢的问题,可以考虑下载 `.whl` 文件并通过本地路径进行安装;不过通常直接使用上述 pip 方法更为简便高效。
#### 验证安装成果
完成安装后可以通过简单的 Python 测试脚本来验证是否能够正常调用到 GPU 加速功能:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
这段代码会打印出当前环境中 PyTorch 的版本信息,并检查是否有可用的 CUDA 设备[^4]。
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