cuda11.2版本的对应安装的pytorch版本_cuda11.2对应的pytorch

因为电脑里有配置paddle环境，当时用的cuda11.2，现在又要配置torch环境，查看torch官网后发现没有cuda11.2版本对应的torch下载。

考虑到版本向下兼容，可能不一定非要下载cuda=11.2对应的那个版本的torch，或许低于这个版本就可以。所以我就选择下载cuda11.1的版本。

以下是pytorch对应的稳定版的网址下载链接，可以根据需要找到对应的torch版本下载，

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

当然也可以在官网Previous PyTorch Versions | PyTorch

直接选择

# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

进行安装，在线安装时间比较久，跟网速有关，最好选择直接下载进行安装。使用迅雷下载快速下载对应版本并安装，省时间。

安装完进行测试是否能够正常调用gpu

import torch
 
print(torch.cuda.is_available()) # cuda是否可用
 
print(torch.cuda.current_device()) # 返回当前设备索引
 
print(torch.cuda.device_count())  # 返回GPU的数量
 
print(torch.cuda.get_device_name(0))

答案是肯定的呀。请看输出结果如下。

 啦啦啦啦，我是聪明的小行家。。。。。。。。

补充：

如果已安装了非gpu版本的torch需要先卸载，在卸载的时候先卸载torch，再卸载torchvision

如果没有卸载torchvision就会再安装新版本的torch时报错，提示不匹配，所以一定要卸载干净，再安装新版本的。

如果在镜像网站上下载的

torch-1.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

然后再安装

torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl