cuda torch torchvision 版本对应

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
# CUDA 11.6
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
# CPU Only
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cpuonly -c pytorch

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### 关于CUDA 12.0兼容的MMCV版本 要找到与CUDA 12.0兼容的MMCV版本,需了解几个关键因素。首先,MMCV是一个用于计算机视觉任务的开源工具包,其支持的CUDA版本取决于构建该工具包所使用的PyTorch版本以及底层依赖项的支持情况。 通常情况下,MMCV官方会提供预编译的二进制文件,并标注对应CUDAPyTorch版本组合[^1]。因此,在寻找适合CUDA 12.0的MMCV版本时,可以遵循以下方法: #### 方法一:查阅官方文档或GitHub Release页面 访问MMCV的官方仓库(https://github.com/open-mmlab/mmcv),查看最新的Release Notes。这些Notes中通常会有详细的说明关于不同版本的MMCV支持哪些CUDAPyTorch版本组合。如果官方尚未发布针对CUDA 12.0的具体版本,则可能需要等待后续更新或者手动编译源码来适配新版本CUDA[^2]。 #### 方法二:通过MIM工具自动安装匹配版本 OpenMMLab提供了`mim`命令行工具,能够帮助用户快速安装与当前环境相适应的最佳MMCV版本。运行如下命令前,请先确认已正确配置好Python虚拟环境及目标CUDA版本: ```bash pip install openmim mim install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu120/torch1.x/index.html ``` 上述命令中的`cu120`表示适用于CUDA 12.0;而`torch1.x`则应替换为你实际使用的PyTorch版本号。此方式能有效减少因手动生成URL链接带来的错误风险[^3]。 #### 方法三:自定义编译满足特定需求 当无法直接获取到现成可用的轮子文件时,可以选择从源代码自行编译生成专属版mmcv。具体操作流程可参照项目Readme指南完成相应设置后执行下面两步指令实现本地化部署: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git cd mmcv MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . ``` 需要注意的是,无论是采用哪种途径解决这一问题都务必保证整个开发环境中各组件间相互协调一致以免引发不必要的冲突现象发生。
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