安装CUDA 12.1的Pytorch（win&linux）

最新推荐文章于 2025-06-08 22:14:04 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-08 22:14:04 发布 · 2.5k 阅读 · 7 ·
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#pytorch #linux #人工智能

如果按照Pytorch官网的命令下载最新版本的Pytorch报错的话可以尝试如下命令：

pip install torch==2.1.0+cu121 torchvision==0.16.0+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

亲测速度约为5MB/s，且win11和wsl2的Ubuntu20.04均可用

基于cuda12.1安装pytorch-gpu
m0_55483722的博客
07-07 2816
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。
Linux环境下配置cuda12.1+cudnn8.9.7+TensorRT8.6.1
qq_45754436的博客
07-10 8703
本文详细介绍了在Linux系统中配置CUDA 12.1、cuDNN 8.9.7和TensorRT 8.6.1的完整流程。首先通过命令行下载安装CUDA，解决驱动冲突问题并进行环境配置；然后通过官网下载cuDNN，上传至Linux系统后完成库文件部署；最后下载TensorRT安装包，配置环境变量并验证安装。整个过程包含详细的操作步骤、命令代码和截图说明，最终成功搭建了支持深度学习模型训练的开发环境。这些组件是构建AI训练平台的基础工具链，为后续的模型开发提供了必要的GPU加速支持。
GraspNet复现 (详细)CUDA12.1 pytorch2.1
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2302_77398648的博客
06-08 558
高版本环境下的GraspNet复现指南 本文记录了在高版本CUDA(12.1)和PyTorch(2.1.0)环境下复现GraspNet的过程。主要步骤包括：1)安装CUDA 12.1和验证驱动；2)安装匹配的PyTorch版本并测试CUDA可用性；3)安装GraspNet依赖，修改部分代码以适配新环境；4)编译安装pointnet2和knn扩展；5)安装并修改graspnetAPI；6)数据集准备和验证测试；7)常见GLIBCXX版本冲突的解决方案，通过conda安装新版库解决兼容性问题。整个过程展示了如
CUDA12.1安装对应的Pytorch版本
qq_43678902的博客
05-07 1万+
下边为配置文件内容，使用了清华镜像源。
Torch、Torchvision、Torchaudio安装对应CUDA版本（CUDA 12.1情况下）
小蜗牛的珍贵百宝箱
10-10 3907
本文详细介绍了在CUDA 12.1环境下安装PyTorch、Torchvision和Torchaudio的步骤。通过正确的安装，您可以充分利用GPU的性能，提升深度学习模型的训练速度。希望这篇文章对您在设置PyTorch环境时有所帮助！如有任何问题，欢迎留言讨论。
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12-04 4896
我想下载torch2.4.1，找到对应版本的conda命令，可以记下pytorch、torchvision、torchaudio对应的版本号。在这个官网看到提供了一些较新版本的下载命令，但是不用命令安装，原因是可能会有网络问题导致失败，造成版本错误之类的问题。该文件名表示torch版本为2.4.1,CUDA版本为12.1，cp为python版本3.12。该文件名表示torchvision版本为0.19.1，cuda版本为12.1。该文件名表示torchaudio版本为2.4.1，cuda版本为12.1。
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07-27 2311
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linux和Win——显卡驱动、Anaconda及pytorch安装（无需单独安装cuda、cudnn）
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GPU版pytorch安装（win/linux）
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pytorch与cuda版本对应关系汇总
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pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |
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