官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。

以下是Pytorch和CUDA对应的版本

CUDA 环境PyTorch 版本
9.20.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)
10.01.2.0、1.1.0、1.0.0(1)
10.11.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)
10.21.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1
11.01.7.0(1)
11.11.8.0(1)、1.9.0、1.10.0
11.31.8.0(1)、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1
11.61.8.0(1)、1.9.0、1.10.0、1.12.0、1.12.1
11.71.12.0、1.12.1、1.13.1

以下是Pytorch和Python对应的版本

torchtorchvisionpython
mainnightly>=3.7, <=3.10
1.12.00.13.0>=3.7, <=3.10
1.11.00.12.3>=3.7, <=3.10
1.10.20.11.3>=3.6, <=3.9
1.10.10.11.2>=3.6, <=3.9
1.10.00.11.1>=3.6, <=3.9
1.9.10.10.1>=3.6, <=3.9
1.9.00.10.0>=3.6, <=3.9
1.8.10.9.1>=3.6, <=3.9
1.8.00.9.0>=3.6, <=3.9
1.7.10.8.2>=3.6, <=3.9
1.7.00.8.1>=3.6, <=3.8
1.7.00.8.0>=3.6, <=3.8
1.6.00.7.0>=3.6, <=3.8
1.5.10.6.1>=3.5, <=3.8
1.5.00.6.0>=3.5, <=3.8
1.4.00.5.0==2.7, >=3.5, <=3.7
1.3.10.4.2==2.7, >=3.5, <=3.7
1.3.00.4.1==2.7, >=3.5, <=3.7
1.2.00.4.0==2.7, >=3.5, <=3.7
1.1.00.3.0==2.7, >=3.5, <=3.7
<=1.1.00.2.2==2.7, >=3.5, <=3.7

Python与Anaconda的版本对应关系

见官网 ：

https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/

深度学习环境搭建

1. 安装Anaconda

  • 清华大学开源镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/