CUDA、Torch 与附属库版本适配查询及其本地安装方法_在哪里查看与torch相适应的cuda

CUDA、Torch 与附属库版本适配查询及其本地安装方法

在进行深度学习任务时，确保 CUDA、Torch 及其附属库（如 TorchVision）版本的正确匹配是至关重要的。本文将详细介绍如何查询这些版本的适配关系，并如何下载和本地安装这些库。

步骤一：查询 CUDA 与对应的 Torch、TorchVision 版本

首先，访问 PyTorch 官网，该页面提供了不同版本的 PyTorch 与 CUDA 的兼容性信息。在页面中，你可以找到各种版本的 PyTorch，以及与之对应的 CUDA 版本和附属库版本。

例如，你可以看到 CUDA 11.8 与torch的兼容性信息。

步骤二：下载所需版本的库

确认所需版本后，前往 PyTorch WHL文件下载页面，该页面包含了各种 CUDA 驱动、Torch 及其附属库的下载链接。

在该页面中，你可以找到不同版本的 PyTorch 及其附属库。例如，点击 torch 链接，进入 Torch WHL 文件下载页面，找到对应版本的 .whl 文件进行下载。

步骤三：具体库下载示例

以 Torch 为例，进入 Torch WHL 文件下载页面，找到适合你系统环境和需求的 .whl 文件。例如，假设你需要下载 PyTorch 1.12.1 版本，支持 CUDA 11.6，且适用于 Python 3.9 的 Linux 系统，那么你可以下载 torch-1.12.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 文件。

点击该文件链接进行下载，并将文件保存到本地目录。

步骤四：本地安装下载的库

下载完成后，打开终端（或命令提示符），使用 pip install 命令安装本地 .whl 文件。假设下载的文件保存在 /path/to/downloads 目录，安装命令如下：

pip install /path/to/downloads/torch-1.12.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
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执行该命令后，pip 会自动安装指定的 PyTorch 版本及其依赖项。
安装附属库

同样的方法也适用于安装其他附属库，例如 TorchVision。首先，在 TorchVision WHL 文件下载页面 中找到适合的版本，然后下载并使用 pip install 命令进行安装：

pip install /path/to/downloads/torchvision-0.13.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
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总结

通过上述步骤，你可以轻松地查询并安装适用于你系统的 CUDA、Torch 及其附属库版本。确保版本的正确匹配，不仅能避免潜在的兼容性问题，还能最大化地发挥硬件性能，提升深度学习任务的效率。

访问以下链接以获取更多信息和下载资源：
PyTorch 官网
PyTorch WHL 文件下载页面
Torch WHL 文件下载页面
TorchVision WHL 文件下载页面
通过这些资源，你可以方便地找到并安装所需的库版本，确保深度学习项目顺利进行。