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title: 介绍
description: "目前，PyTorch官网尚未提供适用于Arm架构下支持GPU的PyTorch二进制文件。因此，需要通过源码编译的方式获取PyTorch及相关TorchVision和TorchAudio。该指导主要介绍如何编译并生成PyTorch安装包以及配套的TorchVision、TorchAudio安装包。"
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# 介绍

目前，PyTorch官网尚未提供适用于Arm架构下支持GPU的PyTorch二进制文件。因此，需要通过源码编译的方式获取PyTorch及相关TorchVision和TorchAudio。该指导主要介绍如何编译并生成PyTorch安装包以及配套的TorchVision、TorchAudio安装包。

本次编译指导环境的Docker基础构建镜像以nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu20.04为基础镜像、Python 3.9版本和PyTorch 2.4.1版本为例，CUDA、PyTorch、TorchVision、TorchAudio以及Python的映射关系如表1所示。


**表1 CUDA、PyTorch、TorchVision、TorchAudio以及Python的映射关系**

| PyTorch | TorchVision | TorchAudio | CUDA | Python |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2.5.0 | 0.20.0 | 2.5.0 | 11.8/12.1/12.4/12.6 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.4.1 | 0.19.1 | 2.4.1 | 11.8/12.1/12.4/12.6 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.4.0 | 0.19.0 | 2.4.0 | 11.8/12.1/12.4/12.6 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.3.1 | 0.18.1 | 2.3.1 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.3.0 | 0.18.0 | 2.3.0 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.2.2 | 0.17.2 | 2.2.2 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.2.1 | 0.17.1 | 2.2.1 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.2.0 | 0.17.0 | 2.2.0 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.1.2 | 0.16.2 | 2.1.2 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.1.1 | 0.16.1 | 2.1.1 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.1.0 | 0.16.0 | 2.1.0 | 11.8/12.1 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.0.1 | 0.15.2 | 2.0.2 | 11.7/11.8 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 2.0.0 | 0.15.0 | 2.0.0 | 11.7/11.8 | ≥ 3.8, ≤ 3.11 |
| 1.13.1 | 0.14.1 | 0.13.1 | 11.6/11.7 | ≥ 3.7, ≤ 3.10 |


#### 前提条件

- 编译机采用Arm架构，配备了GPU硬件，已安装Docker且网络连接正常。
- 编译机已安装NVIDIA Container Toolkit。
- 已通过docker pull拉取CUDA镜像，以nvidia/cuda:12.6.0-devel-ubuntu20.04为例。在成功拉取镜像后，请进入该容器。