一文搞懂PyTorch与CUDA那些事
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一文搞懂PyTorch与CUDA那些事相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。那么安装GPU版本的PyTorch需要什么？答案是：GPU和驱动。
我们看一下官网给出的 安装教程 ：
在选择不同CUDA版本时，PyTorch版本号尾部会出现 cuxxx 的字样，也就是说，PyTorch在安装时会自动安装所需的CUDA运行库，用户只需要保持PyTorch版本（包含其内部的CUDA版本）、Nvidia驱动版本和GPU型号相匹配。
CUDA版本与驱动版本对应关系见下图：
通常情况下，只要驱动满足要求，并且PyTorch官方有预编译相应的CUDA版本，直接安装对应版本的PyTorch即可。
注意：安培（Ampere）架构GPU只支持CUDA11.0即以上版本，PyTorch官方只有1.7及以上版本才有预编译CUDA11，因此建议使用安培架构GPU的同学使用PyTorch1.7及以上版本
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