### CUDA、PyTorch 和 Python 的兼容版本对应关系 在使用 PyTorch 时，确保 CUDA 和 Python 的版本与 PyTorch 兼容是至关重要的。以下是基于提供的引用信息整理的兼容版本对应关系： #### 1. CUDA 与 PyTorch 的版本对应关系 以下为 CUDA 和 PyTorch 的支持版本范围[^3]： - **CUDA 10.2**: 支持 PyTorch 版本 1.5 ~ 1.12 - **CUDA 11.0**: 支持 PyTorch 版本 1.7 ~ 1.7.1 - **CUDA 11.1**: 支持 PyTorch 版本 1.8 ~ 1.10.1 - **CUDA 11.3**: 支持 PyTorch 版本 1.8.1 ~ 1.12.1 - **CUDA 11.6**: 支持 PyTorch 版本 1.12.0 ~ 1.13.1 - **CUDA 11.7**: 支持 PyTorch 版本 1.13.0 ~ 2.0.1 - **CUDA 11.8**: 支持 PyTorch 版本 2.0.0 ~ 2.1.1 - **CUDA 12.1**: 支持 PyTorch 版本 2.1.0 ~ 2.1.1 #### 2. PyTorch 与 Python 的版本对应关系 以下是 PyTorch 和 Python 的支持版本范围[^3]： - **PyTorch 2.0**: 支持 Python 版本 >=3.8, <=3.11 - **PyTorch 1.13**: 支持 Python 版本 >=3.7.2, <=3.10 - **PyTorch 1.12**: 支持 Python 版本 >=3.7, <=3.10 - **PyTorch 1.11**: 支持 Python 版本 >=3.7, <=3.10 - **PyTorch 1.10**: 支持 Python 版本 >=3.6, <=3.9 - **PyTorch 1.9**: 支持 Python 版本 >=3.6, <=3.9 - **PyTorch 1.8**: 支持 Python 版本 >=3.6, <=3.9 - **PyTorch 1.7**: 支持 Python 版本 >=3.6, <=3.9 - **PyTorch 1.6**: 支持 Python 版本 >=3.6, <=3.8 - **PyTorch 1.5**: 支持 Python 版本 >=3.5, <=3.8 #### 3. 综合选择方法 根据上述信息，选择合适的版本需要考虑以下几点： - 如果使用的是 NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU，则需要安装支持 CUDA 能力 `sm_86` 的 PyTorch 版本[^1]。 - 确保所选的 PyTorch 版本与 CUDA 版本匹配[^2]。 - 确保所选的 PyTorch 版本支持当前的 Python 版本。 例如： - 如果使用 CUDA 11.3，则可以选择 PyTorch 1.8.1 至 1.12.1 的版本。 - 如果 Python 版本为 3.9，则可以排除低于 PyTorch 1.6 的版本。 ### 示例代码：检查当前环境的 CUDA 和 PyTorch 版本 以下代码可以帮助用户确认当前环境中 PyTorch 和 CUDA 的版本： ```python import torch print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}") print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") ```