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

CUDA 9.2.156安装pytorch

为了在使用CUDA 9.2.156时安装PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认您的系统符合要求：PyTorch要求使用NVIDIA GPU和CUDA进行加速。确保您的系统中已经正确安装了CUDA 9.2.156驱动程序，并且您的GPU支持CUDA加速。

2. 创建一个虚拟环境（可选）：建议在安装PyTorch之前创建一个新的虚拟环境，以避免与现有Python环境发生冲突。

3. 安装PyTorch：您可以使用pip命令来安装适用于CUDA 9.2.156的PyTorch版本。运行以下命令：

   pip install torch==1.9.0+cu92 torchvision==0.10.0+cu92 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

此命令将安装PyTorch 1.9.0版本，支持CUDA 9.2.156。同时，还会安装torchvision和torchaudio。

4. 验证安装：安装完成后，您可以验证是否成功安装了PyTorch。在Python交互式环境中运行以下代码：

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.cuda.is_available())

如果输出显示了已安装的PyTorch版本和True（表示CUDA可用），则表示安装成功。

cuda012.0安装pytorch

安装PyTorch需要根据具体的操作系统和CUDA版本进行安装。首先需要确保CUDA已经正确安装并且与显卡驱动程序兼容。然后可以通过以下步骤来安装PyTorch：
1. 打开PyTorch官方网站（https://pytorch.org/）。
2. 在首页中选择"Get Started"按钮。
3. 在"PyTorch Build"部分选择适合您系统的选项，包括操作系统、CUDA版本和Python版本。
4. 根据选择的选项，在命令提示符或终端窗口中运行相应的安装命令。
5. 根据您的环境设置将PyTorch与CUDA进行匹配，可以参考官方文档中提供的示例代码。
6. 在安装完成后，可以验证PyTorch是否正确安装，例如运行一个简单的PyTorch脚本来检查。