PyTorch 1.7 的 cuda 9.2、10.1、10.2、11.0 版本之间的差异

Question

最近，我需要安装pytorch，当我查看网站时：

安装pytorch网站

它显示了四个不同的版本9.2,10.1,10.2,11.0可供选择，而且我的电脑上安装了cuda版本10.0和驱动版本450，我以为使用pytorch时会无法启用gpu，之后我选择10.1并尝试了torch.cuda.is_available()一下回报True

我有两个问题：

1. 为什么即使我的 cuda 版本与我提到的版本不同，一切都正常？

2. 选择 cuda 版本 9.2,10.1,10.2,11.0 有什么区别？

Answer 1

从包管理器（conda 或 pip）安装时，PyTorch 不使用系统的 CUDA 安装。相反，它附带了 CUDA 运行时的副本，只要您的系统与该版本的 PyTorch 兼容，它就可以工作。我所说的兼容是指 GPU 支持特定版本的 CUDA，并且GPU 的计算能力是 PyTorch 二进制文件（针对所选版本）编译时支持的计算能力。

因此，报告的版本nvcc（系统上安装的版本）基本上是无关紧要的。您应该查看的版本是

import torch
# print the version of CUDA being used by pytorch
print(torch.version.cuda)

系统的 CUDA 版本唯一重要的情况是您是否从源代码编译了 PyTorch。

至于选择哪个版本的CUDA。您可能需要您的系统兼容的最新版本的 CUDA。这是因为与旧版本相比，新版本通常包含性能改进。