对于即将发布的 PyTorch 2.0 功能版本（目标 2023 年 3 月），我们将以 CUDA 11.7 作为稳定版本，CUDA 11.8 作为实验版本，并支持 Python >=3.8, <=3.11。
如果您仍在或依赖于 CUDA 11.6 或 Python 3.7 构建，我们强烈建议您迁移到至少 CUDA 11.7 和 Python 3.8，因为它们将是 PyTorch 2.0 所需的最低版本。
请注意，自 2 月 1 日起，CUDA 11.6 和 Python 3.7 已不再包含在 nightly builds 中。
请参考 PyTorch 版本的发布兼容性矩阵
| PyTorch 版本 | Python | 稳定版 CUDA | 实验版 CUDA |
| 2.0 | >=3.8, <=3.11 | CUDA 11.7, CUDNN 8.5.0.96 | CUDA 11.8, CUDNN 8.7.0.84 |
| 1.13 | >=3.7, <=3.10 | CUDA 11.6, CUDNN 8.3.2.44 | CUDA 11.7, CUDNN 8.5.0.96 |
| 1.12 | >=3.7, <=3.10 | CUDA 11.3, CUDNN 8.3.2.44 | CUDA 11.6, CUDNN 8.3.2.44 |
截至 2023 年 2 月 1 日
有关 PyTorch 发布、更新的兼容性矩阵和发布策略的更多信息，请参阅（并收藏）Readme。