CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系

已于 2025-01-02 10:15:44 修改
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分类专栏： 代码学习--3DMatch 文章标签： pytorch 深度学习 python
于 2023-01-13 17:23:47 首次发布
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CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系：(需要自己按需求去找)：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

表二：CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系
CUDAToolkit版本 可用PyTorch版本
7.5 0.4.1 ，0.3.0， 0.2.0，0.1.12-0.1.6
8.0 1.1.0，1.0.0 ，0.4.1
9.0 1.1.0，1.0.1, 1.0.0，0.4.1
9.2 1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0，1.4.0，1.2.0，0.4.1
10.0 1.2.0，1.1.0，1.0.1 ,1.0.0
10.1 1.8.x，1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0， 1.4.0，1.3.0
10.2 1.11.0，1.9.0，1.8.1，1.8.0，1.7.1，1.7.0，1.6.0，1.5.1，1.5.0
11.0 1.7.1，1.7.0
11.1 1.10.x， 1.9.x，1.8.x
11.3 1.11.x，1.10.x，1.9.x，1.8.1
11.5 1.11.x

Ubuntu安装配置Cuda和Pytorch gpu
码农研究僧的博客
02-12 1260
在Ubuntu中操作系统中，通过Anconda安装对应的虚拟环境以及软件包，一般都需要适配Cuda、Pytorch版本等以下安装配置都是在Ubuntu操作系统下。
pytorch与cuda版本匹配
weixin_42755384的博客
04-21 7560
1.使用nividia-smi确保有cuda。根据cuda版本号选择对应的pytorch。，则说明CUDA可以正常工作。
【安装】PyTorch｜查看并调整Cuda版本以适应PyTorch安装的指南
shandianchengzi的博客
05-19 5877
真就，走了很多弯路。
PyTorch和CUDA版本对应关系
weixin_42569956的博客
11-02 3万+
PyTorch和CUDA版本对应关系
PyTorch全家桶版本匹配指南：手把手教你避开安装雷区（血泪教训总结版）
notion2025的博客
04-19 1230
（重要提示）推荐使用PyTorch 2.x系列+Python3.10组合，这是目前最稳定的版本搭配。别问我怎么知道的，都是泪…最后提醒：安装完成后记得测试基本功能，别等到写了几百行代码才发现环境有问题。（保命说明）这个命令会启动一个已经配置好所有依赖的容器环境，适合快速实验和演示。看右上角显示的CUDA Version（注意这个不是实际安装版本！这才是你真实安装的CUDA版本（如果报错说明没装CUDA）（老司机经验分享）什么时候该用最新版？三选安装命令器，四验显卡可用性。五记卸载要彻底，六用容器保平安。
在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch
qq_35831906的博客
11-11 10万+
在PyTorch中使用CUDA，根据你的具体环境和需求调整版本号，确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。本文介绍PyTorch中使用CUDA的一般步骤和对应cuda版本的pytorch安装指南。
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
热门推荐
clmeng77的博客
03-03 15万+
Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令
pytorch与cuda版本对应关系汇总
u011489887的专栏
12-27 4万+
pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |
蓝易云 - Pytorch和CUDA版本对应关系
高性价比服务器就选：蓝易云
11-07 3692
请注意，上述版本对应关系只是示例，并非详尽无遗。实际上，PyTorch的每个版本通常会支持多个CUDA版本，而具体支持的CUDA版本也可能因操作系统、硬件配置等因素而有所不同。因此，在使用PyTorch时，建议参考PyTorch官方文档或社区支持的信息，以获取最准确和最新的PyTorch与CUDA版本对应关系。PyTorch是一个开源的机器学习框架，它广泛用于深度学习任务。PyTorch可以利用NVIDIA的CUDA技术加速计算，从而提高深度学习模型的训练和推理性能。
cuda和pytorch对应版本
牙签2333的博客
02-15 5420
cuda和pytorch对应版本 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ link
Pytorch和CUDA版本对应关系
高性价比服务器就选：蓝易云
07-20 2万+
请注意，上述版本对应关系只是示例，并非详尽无遗。实际上，PyTorch的每个版本通常会支持多个CUDA版本，而具体支持的CUDA版本也可能因操作系统、硬件配置等因素而有所不同。因此，在使用PyTorch时，建议参考PyTorch官方文档或社区支持的信息，以获取最准确和最新的PyTorch与CUDA版本对应关系。PyTorch可以利用NVIDIA的CUDA技术加速计算，从而提高深度学习模型的训练和推理性能。希望这个回答对你有所帮助，如果有任何进一步的疑问，请随时提问。
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0
01-10
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0，下载进入文件目录安装即可
Windows10下安装GPU环境Cuda和Pytorch教程图解
weixin_40547993的博客
06-12 5158
在深度学习和高性能计算领域，利用GPU进行计算已经成为提升效率的关键手段。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够利用NVIDIA GPU的强大计算能力。同时，PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，以其易用性和灵活的动态计算图受到了研究人员和开发者的青睐。为了在Windows10系统上充分利用GPU进行深度学习训练，需要正确安装和配置CUDA和PyTorch。
PyTorch与CUDA的关系
最新发布
weixin_43887510的博客
04-25 1824
在深度学习开发中，PyTorch与CUDA的配合使用是提升训练效率的关键。然而，很多开发者常常对一个现象感到困惑：为什么系统安装了较新版本的CUDA（如12.2），而PyTorch绑定的是较旧的CUDA版本（如11.8），却仍然能正常调用GPU呢？本文将揭开这个秘密，并提供一些实用的检查和配置方法。通过本文的解析，我们理解了为什么PyTorch绑定的CUDA版本（如11.8）可以在更高版本的CUDA环境（如12.2）中正常工作。这主要归功于NVIDIA驱动的向下兼容性设计。
基于cuda12.1安装pytorch-gpu
m0_55483722的博客
07-07 2681
前往Anaconda网站的下载页面（https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads）下载对应的安装程序，并按照安装指南进行安装。因课题需要，特别需要pytorch和tensorflow的gpu版本，为了方便大家装环境，故将这次重装pytorch-gpu过程给大家做个参考，期间需要的安装包也放在某盘了，需要可以自取。安装更低版本的CUDA驱动程序和对应cuDNN库。要下载比对应版本更低的版本，我这是12.2，所以下载了12.1，下载链接在末尾。
关于PyTorch找不到CUDA / PyTorch突然用不了GPU / pytorch的版本匹配相关问题
qq_46362641的博客
04-24 9316
base环境中没有pytorch，在安装torchvision时自动安装了cpu版本的torch，并且不知为何隐藏了起来，用conda list找不到，但每次使用python时都默认使用的是该版本的torch，无论我怎么折腾gpu版本的pytorch也无济于事啊！问题来了，安装了正确版本的pytorch，显卡也支持，实在想不出还是因为什么。至于torch和cuda版本匹不匹配，在经过很多次检查，看网上的帖子，最终还是确定是匹配的，并且就如我在上面写的，用官网的下载命令一般都是匹配的。
pytorch与cuda版本匹配--最新(pytorch官网)
Starry-SkyJing的博客
06-23 2万+
官网:pytorch 最新版:pytorch2.5 版本 >= 1.0.0 的命令 v1.8.0 Conda OSX conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 -c pytorch Conda Linux and Windows # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolk
【环境搭建】Python、PyTorch与cuda的版本对应表
weixin_41809117的博客
08-16 5万+
Torch版本可选的CUDA版本支持的Python版本
cuda对应的pytorch版本
qq_41031294的博客
03-25 2211
例如我的版本11.7，并且需要pytorch版本在1.x.x。官网找到cuda对应的pytorch版本。复制下conda安装代码进行安装。
CUDA与pytorch对应版本
04-03
### CUDA 和 PyTorch 版本兼容性 为了确保 PyTorch 能够充分利用 NVIDIA 的 GPU 加速功能，必须正确配置 CUDA 工具包以及相应的驱动程序版本。以下是关于如何验证和匹配 CUDA 与 PyTorch 版本的具体说明。 #### 验证环境设置 如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 `True`，则表明当前环境中 PyTorch 可以成功调用并利用 CUDA 功能[^1]。这一步骤用于初步确认硬件加速的支持状态。 #### 查看显卡型号及其支持的 CUDA 版本 通过访问 **NVIDIA 控制面板**中的系统信息部分可以获取显卡具体型号[^3]。随后，在官方文档如《CUDA Toolkit Release Notes》中找到该显卡所适配的最低驱动版本及推荐的 CUDA 版本列表。例如，《CUDA 12.1 Release Notes》提供了详细的工具链与驱动兼容表。 #### 安装合适的 CUDA 工具包 当决定安装某个特定版本的 CUDA（比如 CUDA 9.0 或者更高版本），需按照提示完成相应操作。例如，“Install the CUDA 9.0 Toolkit?” 提供了一个交互选项让用户选择是否继续安装过程[^4]。对于其他版本同样适用此逻辑流程。 #### 下载并安装 PyTorch 组件 基于选定好的 CUDA 版本来挑选恰当预构建二进制文件组合(pytorch+torchvision+torchaudio)，从而实现无缝集成开发需求。通常情况下可以从官方网站或者 pip/conda 渠道获得这些资源。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令展示了针对 CUDA 11.8 编译优化过的 Python 包集合实例；实际应用时应依据个人情况调整参数值。 --- ###
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