CUDA Version 9.0.176和 pytorch 1.0.0是否匹配

不完全匹配。虽然CUDA 9.0是PyTorch 1.0.0官方文档中所列的支持版本之一，但是该版本的PyTorch是建立在CUDA Toolkit 9.2上的。因此，如果您想使用PyTorch 1.0.0，建议您使用CUDA Toolkit 9.2或更高版本。如果您使用CUDA 9.0，可以尝试使用PyTorch 0.4.1，这是官方文档中建立在CUDA 9.0上的最新版本。

相关问题

- pytorch 0.4.0* -> cudatoolkit 9.* - pytorch 0.4.0* -> mkl >=2018

### 回答1：
pytorch 0.4.0版本与cudatoolkit 9兼容。cudatoolkit是一个用于深度学习和科学计算的加速库，它提供了与NVIDIA GPU一起使用的工具和库。pytorch 0.4.0版本要求使用cudatoolkit 9或更高版本来发挥最佳性能。

另外，pytorch 0.4.0版本也要求使用mkl（Math Kernel Library）的2018或更高版本。mkl是针对数值计算优化的数学函数库，它提供高性能的数学函数和线性代数运算，可以加速深度学习算法的计算过程。

通过将pytorch 0.4.0与cudatoolkit 9和mkl 2018或更高版本进行匹配，可以利用GPU加速深度学习任务，并且使用高性能的数学函数库来提高计算效率。这些更新和要求可以提供更好的训练和推断性能，使得深度学习的计算更加高效和快速。因此，在使用pytorch 0.4.0版本时，务必安装和配置正确的cudatoolkit和mkl版本以获得最佳的性能和功能。

### 回答2：
PyTorch 0.4.0版本要求的依赖为Cuda Toolkit 9及以上版本和MKL 2018及以上版本。

Cuda Toolkit是NVIDIA提供的用于支持GPU加速的工具集。PyTorch使用了Cuda来充分发挥GPU的计算能力，提高模型训练和推理的速度。因此，安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装Cuda Toolkit 9及以上版本。

MKL（Math Kernel Library）是Intel提供的数学库，具有高性能的线性代数、FFT和随机数生成等功能。在PyTorch中，MKL用于加速模型的数值计算。版本2018及以上的MKL提供了更好的性能和稳定性。因此，安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装MKL 2018及以上版本。

通过安装Cuda Toolkit和MKL，可以使PyTorch在GPU上充分利用并行计算和高效的数学库，提高模型的训练和推理速度。

### 回答3：
pytorch 0.4.0版本在安装时有两种依赖方式可以选择：cudatoolkit 9.* 和mkl >=2018。

首先，cudatoolkit是用于支持GPU加速的工具包，版本9.*表示使用任何9.x版本的cudatoolkit都可以。如果你希望在安装pytorch时开启GPU加速，需要先安装对应版本的cudatoolkit。

其次，mkl是Intel提供的数学库，可以提升计算效率。在安装pytorch时，通过指定mkl >=2018依赖，可以确保安装的pytorch版本能够充分利用mkl库的功能。

综上所述，当你安装pytorch 0.4.0*版本时，可以根据你的需求选择安装cudatoolkit 9.*或者mkl >=2018。如果你需要GPU加速，选择安装对应版本的cudatoolkit；如果你需要提升计算效率，安装最新版本的mkl库。

NVIDIA CUDA12.0.133与pytorch2.0.1+cuda11.8匹配吗

根据官方文档，PyTorch 2.0.1 支持 CUDA 11.0、11.1、11.2、11.3、11.4、11.5、11.6 和 11.7 版本。因此，PyTorch 2.0.1 不支持 CUDA 12.0.133 版本。如果您想使用 PyTorch 2.0.1，建议您安装 CUDA 11.7 版本或更早的版本。

需要注意的是，CUDA 版本与 PyTorch 版本的兼容性是非常重要的。如果您安装了不兼容的 CUDA 版本，可能会导致 PyTorch 在 GPU 上无法正常工作，甚至可能会导致系统崩溃。因此，建议您仔细阅读官方文档，并确保CUDA版本与PyTorch版本兼容。