Python、PyTorch与cuda的版本对应表详细介绍
作者：码韵
这篇文章主要介绍了深度学习中CUDA、PyTorch和Python的版本匹配关系,强调了正确选择版本的重要性,以避免兼容性问题和性能下降,需要的朋友可以参考下
前言
在深度学习的世界里，选择合适的工具版本是项目成功的关键。CUDA、PyTorch和Python作为深度学习的三大支柱，它们的版本匹配问题不容忽视。错误的版本组合可能导致兼容性问题、性能下降甚至项目失败。因此，深入理解这三个组件之间的版本对应关系，是每一个深度学习开发者必须掌握的技能。
话不多说，上表格。。。
常见的Python和PyTorch版本对应关系。
| PyTorch版本 | 对应的Python |
| PyTorch1.0 | Python 2.7，3.5，3.6，3.7 |
| PyTorch1.1 | Python 2.7，3.5，3.6，3.7 |
| PyTorch1.2 | Python 2.7，3.5，3.6，3.7 |
| PyTorch1.3 | Python 2.7，3.5，3.6，3.7 |
| PyTorch1.4 | Python 2.7，3.5，3.6，3.7，3.8 |
| PyTorch1.5 | Python 3.5，3.6，3.7，3.8 |
| PyTorch1.6 | Python 3.5，3.6，3.7，3.8 |
| PyTorch1.7 | Python 3.5，3.6，3.7，3.8 |
| PyTorch1.8 | Python 3.6，3.7，3.8，3.9 |
| PyTorch1.9 | Python 3.6，3.7，3.8，3.9 |
| PyTorch2.0 | Python 3.8，3.9，3.10 |
| PyTorch2.1 | Python 3.8，3.9，3.10，3.11 |
| PyTorch2.2 | Python 3.8，3.9，3.10，3.11 |
| PyTorch2.3 | Python 3.10，3.11，3.12 |
| PyTorch2.4 | Python 3.10，3.11，3.12 |
| PyTorch2.5 | Python 3.10，3.11，3.12，3.13 |
常见的Torch、CUDA和Python版本的对应关系。
Torch版本 | 可选的CUDA版本 | 支持的Python版本 |
| 2.5.0 | cu118，cu121，cu124 | cp310，cp311，cp312，cp313 |
| 2.4.1 | cu118，cu121，cu124 | cp310，cp311，cp312 |
| 2.4.0 | cu118，cu121，cu124 | cp310，cp311，cp312 |
| 2.3.1 | cu118，cu121 | cp310，cp311，cp312 |
| 2.3.0 | cu118，cu121 | cp310，cp311，cp312 |
| 2.2.2 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.2.1 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.2.0 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.1.2 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.1.1 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.1.0 | cu118，cu121 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.0.1 | cu117，cu118 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 2.0.0 | cu117，cu118 | cp38，cp39，cp310，cp311 |
| 1.13.1 | cu116，cu117 | cp37，cp38，cp39，cp310 |
| 1.13.0 | cu116，cu117 | cp37，cp38，cp39，cp310 |
| 1.12.1 | cu113，cu116 | cp37，cp38，cp39，cp310 |
| 1.12.0 | cu113，cu116 | cp37，cp38，cp39，cp310 |
| 1.11.0 | cu113，cu115 | cp37，cp38，cp39，cp310 |
| 1.10.2 | cu102，cu111，cu113 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.10.1 | cu102，cu111，cu113 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.10.0 | cu102，cu111，cu113 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.9.1 | cu102，cu111 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.9.0 | cu102，cu111 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.8.1 | cu101，cu102，cu111 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.8.0 | cu101，cu111 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.7.1 | cu101，cu110 | cp36，cp37，cp38，cp39 |
| 1.7.0 | cu101，cu110 | cp36，cp37，cp38 |
| 1.6.0 | cu101 | cp36，cp37，cp38 |
| 1.5.1 | cu92，cu101 | cp35，cp36，cp37，cp38 |
| 1.5.0 | cu92，cu101 | cp35，cp36，cp37，cp38 |
| 1.4.0 | cu92 | cp35，cp36，cp37，cp38 |
| 1.3.1 | cu92 | cp35，cp36，cp37 |
| 1.3.0 | cu92 | cp35，cp36，cp37 |
| 1.2.0 | cu92 | cp35，cp36，cp37 |
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总结
到此这篇关于Python、PyTorch与cuda的版本对应表的文章就介绍到这了,更多相关Python、PyTorch与cuda版本对应表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！