pytorch，cuda，cudatoolkit，driver版本详解

最新推荐文章于 2025-07-15 10:04:22 发布

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本文详细解析了PyTorch、CUDA、cuDAtoolkit及NvidiaDriver之间的关系，强调了版本兼容性的重要性。指出系统NvidiaDriver决定最高支持的CUDA版本，cuDAtoolkit为构建PyTorch的工具包，一个PyTorch版本可能对应多个cuDAtoolkit版本。安装PyTorch时，需检查NvidiaDriver版本并指定兼容的cuDAtoolkit版本。

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pytorch，cuda，cudatoolkit，driver四者关系如下：

系统的Nvidia Driver决定着系统最高可以支持什么版本的cuda和cudatoolkit，Nvidia Driver是向下兼容的，详情如下（见Nvidia Driver和Cuda对应关系）
cuda和cudatoolkit不同，前者说的是系统安装的cuda，它是由Nvidia官方提供的（/usr/local/cuda就是系统安装的cuda的软链接），这与我们要安装的pytorch几乎没有什么关系。后者是anaconda官方提供的用来build pytorch的一个工具包，它是Nvidia所提供的cuda的一个子集。
pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系，一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch，既可以使用9.2版本的cudatoolkit，也可以使用10.2版本的cudatoolkit。

pytorch安装的坑

只指定pytorch版本来安装不一定是能work的，例如执行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch时，conda会自动为你选择合适版本的cudatoolkit。但conda只能保证你的pytorch和cudatoolkit版本一定是对应的，但并不能保证pytorch可以正常使用，因为系统的Nvidia Driver有可能不支持你所安装的cudatoolkit版本。

所以，除非你对你的Nvidia driver版本很有自信，否则，还是先查看系统Nvidia Driver的版本，并在上方图表中查询最高支持的cudatoolkit版本，然后指定cudatoolkit版本来安装pytorch吧。例如系统的Nvidia Driver版本为440.33，查询到最高支持cudatoolkit版本为10.2，则可以使用conda install pytorch cudatoolkit=10.2 -c pytorch命令安装pytorch。

当然，如果你对pytorch版本有特别的要求，你可以同时指定pytorch和cudatoolkit的版本。如果这两个版本不能兼容，系统会报错，例如：

conda install pytorch=1.5.1 cudatoolkit=9.0 -c pytorch

conda会告诉你：

Solving environment: failed

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
  - cudatoolkit=9.0 -> __cuda[version='>=9.0']
  - pytorch=1.5.1
Use "conda info <package>" to see the dependencies for each package.

如果你的Nvidia Driver最高支持的cudatoolkit版本为9.0，而你又一定要用1.5.1版本的pytorch，那么你必须升级系统的Nvidia Driver版本。