PyTorch版本与CUDA驱动速查指南

好的，以下是 Python、PyTorch、CUDA 和显卡驱动版本的对应关系整理：

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版本对应关系速查表

PyTorch 版本	支持的 CUDA 版本	支持的 Python 版本	最低显卡驱动版本要求
PyTorch 2.3	11.8, 12.1	3.8 - 3.11	≥ 515.48.07 (CUDA 11.8) / ≥ 530.30.02 (CUDA 12.1)
PyTorch 2.2	11.8, 12.1	3.8 - 3.11	≥ 515.48.07 (CUDA 11.8) / ≥ 530.30.02 (CUDA 12.1)
PyTorch 2.1	11.8, 12.1	3.8 - 3.11	≥ 515.48.07 (CUDA 11.8) / ≥ 530.30.02 (CUDA 12.1)
PyTorch 2.0	11.7, 11.8	3.8 - 3.11	≥ 495.29.05 (CUDA 11.7)
PyTorch 1.13	11.6, 11.7	3.7 - 3.10	≥ 450.80.02 (CUDA 11.6)
PyTorch 1.12	10.2, 11.3, 11.6	3.7 - 3.10	≥ 450.80.02 (CUDA 11.6)
PyTorch 1.11	10.2, 11.3, 11.5	3.7 - 3.10	≥ 450.80.02 (CUDA 11.5)
PyTorch 1.10	10.2, 11.3, 11.5	3.6 - 3.9	≥ 450.80.02 (CUDA 11.5)
PyTorch 1.9	10.2, 11.1	3.6 - 3.9	≥ 450.80.02 (CUDA 11.1)
PyTorch 1.8	10.2, 11.1	3.6 - 3.9	≥ 450.80.02 (CUDA 11.1)
PyTorch 1.7	9.2, 10.1, 10.2	3.6 - 3.9	≥ 440.33.01 (CUDA 10.2)

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重要说明

1. 驱动版本要求
   NVIDIA 驱动版本需≥ CUDA 版本所需的最低驱动（例如 CUDA 11.8 要求驱动 ≥ 515.48.07）。可通过以下命令查看驱动版本：

   nvidia-smi

2. PyTorch 与 CUDA 安装
   PyTorch 官方已集成 CUDA 依赖，安装时无需单独配置 CUDA。推荐使用以下命令安装：

   # 示例：安装 PyTorch 2.3 + CUDA 12.1 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. 兼容性建议

   • Python：建议使用较新版本（如 3.8+），避免兼容性问题。
   • 显卡：确保 GPU 支持 CUDA（如 NVIDIA Tesla/GeForce RTX 系列）。
   • 验证安装：

     import torch print(torch.__version__) # PyTorch 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查 CUDA 是否可用

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常见问题

• Q：如何降级 CUDA 版本？
  A：直接安装目标版本的 PyTorch 即可（如pip install torch==1.13.0+cu117），无需手动降级 CUDA。

• Q：驱动版本足够高，但torch.cuda.is_available()返回 False？
  A：检查 PyTorch 是否与 CUDA 版本匹配，或尝试重装 PyTorch。

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整理自 PyTorch 官方文档（截至 2024 年 6 月），实际请以 PyTorch 官网为准。