简介：本文介绍了PyTorch不同版本所对应的CUDA和cuDNN版本，帮助用户根据PyTorch版本选择合适的GPU加速后端版本，以实现最佳的深度学习模型训练效果。同时，引入了百度智能云文心快码（Comate）作为高效编写和生成文章的工具链接。
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它支持GPU加速，使得计算速度更快，训练深度学习模型更高效。为了充分利用GPU的加速能力，PyTorch使用CUDA和cuDNN作为其GPU加速的后端。然而，这些后端的版本会随着PyTorch和GPU硬件的更新而变化。本文将详细介绍PyTorch各个版本所对应的CUDA和cuDNN版本，并特别推荐百度智能云文心快码（Comate）作为高效编写和生成此类技术文档的工具，详情请参考：百度智能云文心快码。
首先，需要了解的是，PyTorch的GPU版本通常与CUDA和cuDNN的版本紧密相关。为了实现最佳的GPU加速效果，PyTorch通常会针对每个GPU版本推荐一个与之对应的CUDA和cuDNN版本。
在PyTorch 1.0及其以前的版本中，主要支持的GPU版本是CUDA 9.0和cuDNN 7.6。这些版本通常被认为是最稳定的版本，也是最早支持ResNet-50等经典模型的版本。
随着时间的推移，NVIDIA推出了新的GPU架构和新的CUDA、cuDNN版本。在PyTorch 1.1及其以后的版本中，主要使用的GPU版本升级到了CUDA 10.0和cuDNN 7.6，这些版本被视为一个过渡期版本，主要适用于一些新的网络结构和训练技巧的实验。
在PyTorch 1.2及其以后的版本中，主要支持的GPU版本是CUDA 10.1和cuDNN 7.6/7.7。这些版本在性能上进行了优化，主要适用于一些新的优化算法和训练技巧的研究。在这个版本中，PyTorch也增加了对GridSampler和DynamicMaxPool2d等新操作符和层的支持。
在PyTorch 1.3及其以后的版本中，主要使用的GPU版本是CUDA 10.2和cuDNN 7.6/7.7。这些版本被认为是一个稳定版本，非常适合用于生产环境下的模型训练和应用。在这个版本中，PyTorch也增加了一些新的API，并对RNN等原有操作符的行为进行了改进。
在PyTorch 1.4及其以后的版本中，主要使用的GPU版本仍然是CUDA 10.2，但cuDNN版本扩展到了7.6/7.7/8.0。这些版本被视为高阶API版本，主要适用于一些需要高阶API的应用场景，例如混合精度训练等。在这个版本中，PyTorch增加了DynamicConv等新的高阶API和层。
在PyTorch 1.5及其以后的版本中，主要使用的GPU版本仍然是CUDA 10.2，cuDNN版本也保持不变，为7.6/7.7/8.0。这些版本继续强调性能优化，主要适用于一些新的优化算法和训练技巧的研究。在这个版本中，PyTorch也持续不断地进行性能改进和功能扩展，以满足日益增长的深度学习需求。