Python、PyTorch、CUDA 与显卡版本兼容对照表

TensorFlow 版本对应关系

TensorFlow 对新硬件的支持相对滞后。Windows 用户需特别注意：TF 2.10 是官方支持 GPU 的最后一个 Windows 本地版本。

推荐环境配置方案

以下为不同硬件配置的推荐组合，可根据实际需求选择：

1. 前沿性能组 (RTX 50/40 系列)
   • 配置：Python 3.11 + PyTorch 2.5/2.6 + CUDA 12.4+
   • 说明：为发挥新架构 (如 FP8) 的极致性能，必须使用 CUDA 12 及以上版本。
2. 主流稳定组 (RTX 30/40 系列)
   • 配置：Python 3.10 + PyTorch 2.3/2.4 + CUDA 12.1
   • 说明：兼容市面上绝大多数开源项目，稳定性与性能兼顾。
3. 经典兼容组 (RTX 20/30 系列)
   • 配置：Python 3.9/3.10 + PyTorch 2.0 + CUDA 11.8
   • 说明：CUDA 11.8 生态成熟，是过去几年的主流选择。
4. 老旧硬件组 (GTX 10 系列)
   • 配置：Python 3.8 + PyTorch 1.12 + CUDA 11.3
   • 说明：老显卡建议以稳定运行为主，无需追求最新版本。