pytorch的cuda版本依据nvcc --version与nvidia-smi

在安装 PyTorch 时,CUDA 版本的选择需要关注 ​​三个关键点​​,它们的优先级如下:

​​1. nvcc --version(编译时 CUDA 版本)​​

​​作用​​:显示当前安装的 CUDA Toolkit 版本(即编译器 nvcc 的版本)。

​​命令​​:
nvcc --version

​​示例输出​​:

nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler version 11.7.99

​​意义​​:

这是 PyTorch ​​实际编译时使用的 CUDA 版本​​。如果 PyTorch 是用 CUDA 11.7 编译的(如你指定的 pytorch-cuda=11.7),则必须保证 nvcc 版本 ≥ 11.7,否则可能无法运行。

​​2. nvidia-smi(驱动支持的 CUDA 版本)​​

​​作用​​:显示 NVIDIA 驱动支持的 ​​最高 CUDA 版本​​(即驱动兼容性)。

​​命令​​:
nvidia-smi

​​示例输出​​:

CUDA Version: 12.1

​​意义​​:

这是驱动支持的 ​​最大 CUDA 版本​​,但 PyTorch 实际使用的 CUDA 版本由 nvcc 和 PyTorch 自身决定。如果 nvidia-smi 显示的版本 ≥ PyTorch 需要的版本(如 11.7),则兼容。

​​3. PyTorch 的 CUDA 版本(torch.version.cuda)​​

​​最终决定因素​​:PyTorch 预编译包内置的 CUDA 版本。

​​检查命令​​:

import torch

print(torch.version.cuda) # 输出 PyTorch 实际使用的 CUDA 版本

​​示例输出​​:

11.7

关键点​​:

即使 nvcc 和 nvidia-smi 显示更高版本,PyTorch 仍会使用它编译时的 CUDA 版本(如 11.7)。只要驱动兼容(nvidia-smi 版本 ≥ 11.7),即可正常运行。

总结 pytorch的cuda版本不能超过nvcc --version显示的版本

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