pytorch用什么版本好?

### 推荐的 PyTorch 版本 对于不同 CUDA 版本的支持情况如下: - **PyTorch 1.0.x** 支持 CUDA 7.5[^1] - **PyTorch 1.1.x** 支持 CUDA 8.0 - **PyTorch 1.2.x** 支持 CUDA 9.0 - **PyTorch 1.3.x** 支持 CUDA 9.2 - **PyTorch 1.4.x** 支持 CUDA 10.1 - **PyTorch 1.5.x** 支持 CUDA 10.2 - **PyTorch 1.6.x** 支持 CUDA 11.0 - **PyTorch 1.7.x** 支持 CUDA 11.0 和 11.1 - **PyTorch 1.8.x** 支持 CUDA 11.1 和 11.2 - **PyTorch 1.9.x** 支持 CUDA 11.1, 11.2 和 11.3 - **PyTorch 1.10.x** 支持 CUDA 11.1, 11.2, 11.3 和 11.4 为了获得最佳性能和支持最新的硬件特性,建议使用较新的 PyTorch 版本。如果当前环境中存在 `ImportError: numpy.core.multiarray failed to import` 的问题,则可能是由于环境配置不兼容或者依赖项未正确安装引起。 要验证已安装的 PyTorch 版本,在激活相应的 Python 虚拟环境之后,可以通过以下命令来确认: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 此方法有助于确保所使用的 PyTorch 是预期版本,并能帮助排查潜在的问题。 #### 检查并解决 ImportError 错误的方法 当遇到上述错误时,可以尝试重新创建干净的虚拟环境,并严格按照官方文档指导完成所有必要的软件包安装过程。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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