对于即将发布的 PyTorch 2.0 功能版本（目标为 2023 年 3 月），我们将以 CUDA 11.7 作为稳定版本，CUDA 11.8 作为 CUDA 的实验版本，并支持 Python >=3.8, <=3.11。
如果您仍在使用或依赖 CUDA 11.6 或 Python 3.7 构建版本，我们强烈建议您至少升级到 CUDA 11.7 和 Python 3.8，因为这些将是 PyTorch 2.0 所需的最低版本。
请注意，自 2 月 1 日起，每日构建版本（nightlies）已不再包含 CUDA 11.6 和 Python 3.7。
请参阅 PyTorch 发行版的“版本兼容性矩阵”。
| 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 发行版、更新后的兼容性矩阵和发布政策的更多信息，请参阅（并收藏）自述文件 (Readme)。