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如何根据CUDA版本安装对应的pytorch？

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### 回答1： CUDA 11.6 对应_的 _PyTorch 版本_为 _PyTorch 1.10.0。在发布 CUDA 11.6 之前， PyTorch 1.9.0 目前是支持 CUDA 11.3 和 CUDA 11.4 的最新 版本。但是随着 NVIDIA 推出 CUDA 11.6， PyTorch 已经发布了新的 1.10.0 版本，支持 CUDA 11.6的新功能和特性。 PyTorch 是基于 Python 的 深度学习_框架，支持 GPU 和 CPU 计算，目前广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。根据官方文档指引，用户需要根据自身的 _CUDA 版本_选择 _PyTorch 兼容的 版本，否则可能导致程序无法正常运行或者出现错误。因此，用户在 安装 PyTorch 时需要注意 CUDA 版本_和 _PyTorch 版本_之间的兼容性，以保证程序的稳定性和准确性。 ### 回答2： _CUDA 11.6 可以与 PyTorch 的不同 版本_兼容。 首先，需要了解 _PyTorch 是一个非常流行的 深度学习_框架，其中包含了许多用于训练神经网络的函数和工具。 _CUDA 是一个用于 GPU 计算的平台和 API，可提高计算速度并支持并行计算。 CUDA 11.6 是 NVIDIA 发布的最新版 CUDA，提供了更好的性能和稳定性。因此，将 CUDA 11.6 与 PyTorch 结合使用可以进一步提高模型训练的效率和速度。 当前， PyTorch 官方支持的 CUDA 版本_包括 10.2、11.0、11.1、11.2、11.3 和 11.4。但是，有一些开发者已经进行了测试，并在 GitHub 上提供了 _CUDA 11.6 和 PyTorch 兼容性的列表。这个列表包含了许多流行的 PyTorch 发行版和他们是否与 CUDA 11.6 兼容。例如： – PyTorch 1.9.0: 官方支持 CUDA 11.1，但与 CUDA 11.6 兼容 – PyTorch 1.8.1: 官方支持 CUDA 11.1，但与 CUDA 11.6 兼容 – PyTorch 1.7.1: 官方支持 CUDA 10.2 和 11.0，但与 CUDA 11.6 不兼容 总的来说，需要根据具体情况来选择 PyTorch 的 版本_和所需的 _CUDA 版本，以确保最佳的兼容性和性能。但是，对于那些想要使用 CUDA 11.6 的用户来说，有相当多的 PyTorch 版本_可以使用。 可以使用 NVIDIA 的官方文档和 GitHub 上的兼容性列表来确认 _PyTorch 和 CUDA 版本_之间的兼容情况。 ### 回答3： 在回答这个问题之前，需要明确一下 _cuda_和 _pytorch_的关系。 _CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。它可以让GPU（Graphics Processing Unit）实现通用计算，加速各种计算密集型应用。 PyTorch_是一个开源 _机器学习_框架，它基于Torch和 _Python_语言构建，可以实现高效、快速的张量处理和动态构建计算图。 _PyTorch_使用 _CUDA_进行GPU加速，因此需要 _安装 CUDA_和 _对应 版本_的cuDNN（ _CUDA Deep Neural Network library）。 PyTorch_的 _版本_需要与 _安装_的 _CUDA_和cuDNN _版本_相兼容，否则会出现不兼容的情况。 现在回到问题本身， _CUDA 11.6是NVIDIA在2021年6月发布的最新 版本。根据 PyTorch_官网（https:// _pytorch.org/get-started/previous-versions/）提供的信息，目前（截至2021年11月） PyTorch_的最新稳定 _版本_为1.9.0，它支持的 _CUDA 版本_有10.2、11.0、11.1和11.2，但不支持 _CUDA 11.6。 因此，目前没有 对应_于 _CUDA 11.6的 PyTorch 版本。如果要使用 CUDA 11.6进行GPU加速，需要选择其他支持该 版本_的 _机器学习_框架或等待 _PyTorch_官方发布 _对应 _版本_的更新。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_41957054/article/details/120962344
Author: 我才是少尉
Title: 如何根据CUDA版本安装对应的pytorch？

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