针对即将到来的 PyTorch 2.0 功能版本发布（目标日期 2023 年 3 月），我们将 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。
如果您仍在使用或依赖于 CUDA 11.6 或 Python 3.7 构建，我们强烈建议升级至至少 CUDA 11.7 和 Python 3.8，因为这将是为 PyTorch 2.0 所需的最小版本。
请注意，截至 2 月 1 日，CUDA 11.6 和 Python 3.7 不再包含在夜间构建中。
请参考 PyTorch 发布版本的兼容性矩阵：
| PyTorch 版本 | Python | 稳定 CUDA | 实验性 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
如需了解 PyTorch 版本发布、更新兼容性矩阵和发布策略，请参阅（并收藏）README。
