python3.9 cuda11.8 安装多少版本的pytorch

### 查找与 Python 3.9 和 CUDA 11.8 兼容的 PyTorch 版本为了找到与特定版本的 Python 和 CUDA 兼容的 PyTorch 版本，通常需要查阅官方文档和支持矩阵。对于 Python 3.9 和 CUDA 11.8 的组合： PyTorch 官方支持多种配置，其中确实存在针对 Python 3.9 和 CUDA 11.8 的预编译二进制文件[^2]。 #### 创建兼容环境的方法可以使用 `conda` 来创建一个包含所需依赖项的新环境。下面是一个具体的命令用于创建名为 `pytorch_cuda_118` 的新环境，并指定所需的 Python 和 CUDA 版本： ```bash conda create -n pytorch_cuda_118 python=3.9 cudatoolkit=11.8 ``` 接着，在激活该环境中安装合适的 PyTorch 版本。考虑到 PyTorch 对于不同 CUDA 版本的支持情况，建议安装如下版本之一： - PyTorch 2.x 系列中的稳定版可能已经提供了对 CUDA 11.8 的良好支持。 - 如果遇到任何不兼容问题，则可以选择稍早一点但仍受支持的版本，比如 PyTorch 1.13 或者更新一些但不超过当前最新发布的次要版本。具体安装指令可以通过 pip 进行操作： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 这条命令会自动下载并安装最适合所选 CUDA 版本 (即 11.8) 的 PyTorch 及其相关库。验证安装是否成功可通过运行简单的测试脚本来完成： ```python import torch print(f'Torch Version: {torch.__version__}') if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('CUDA not found') ``` 这段代码应该能够确认 GPU 是否被正确识别以及使用的 PyTorch 版本号。

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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