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最新xformers/CUDA/pytorch版本关系对照表

截止目前最新的Linux&Windows系统平台上pip安装的xformers版本与pytorch版本和CUDA版本关系对照表

xformers pytorch CUDA
v0.0.29.post2torch==2.6.0cu118,cu124,cu126
0.0.29.post1,0.0.29,0.0.28.post3torch==2.5.1cu118,cu121,cu124
0.0.28.post2torch==2.5.0cu118,cu121,cu124
0.0.28.post1torch==2.4.1cu118,cu121,cu124
0.0.27.post1,0.0.27.post2torch==2.3.1cu118,cu121
0.0.27torch==2.3.0cu118,cu121
0.0.26torch==2.2.0cu118,cu121
0.0.25torch==2.2.0cu118,cu121
0.0.24torch==2.2.0cu118,cu121
0.0.23torch==2.1.1cu118,cu121
0.0.22.post7torch==2.1.0cu118,cu121
0.0.22torch==2.0.1
0.0.21torch==2.0.1
0.0.20torch==2.0.1
0.0.19torch==2.0.0
0.0.18torch==2.0.0
0.0.17torch==1.13.1

xformers v0.0.28版本Linux&Windows平台安装pip命令参考:

# [linux only] cuda 11.8 version
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# [linux only] cuda 12.1 version
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# [linux & win] cuda 12.4 version
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# [linux only] (EXPERIMENTAL) rocm 6.1 version
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.1

安装xformers的时候可以和torch一起安装,不然的话torch还会再重新安装一次,而且torch会自动选择到当前xformers支持到的最新版本,可能会与你当前想要的torch版本不一样导致torchvision等版本冲突,最好指定版本安装。例如指定安装最新版torch 2.5.1和xformers 0.0.28.post3和cu124,可以使用如下安装命令:

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 xformers==0.0.28.post3 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

附:

xformers whl下载链接:https://download.pytorch.org/whl/xformers/

xformers项目地址:https://github.com/facebookresearch/xformers


目前针对torch 2.7.0+CUDA128官方还没有发布xformers正式编译版本,我以前也没自己构建过xformers,今天试了下,我I7 CPU+64G内存的电脑都瞬间跑满而且卡掉了,太难了。

你想用的话可以先用着下面这个xformers 0.0.30版本,此版本只支持python 3.12

xformers 0.0.30版本下载链接:https://pan.quark.cn/s/67138900fef2

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