pytorch 2.2.2对应cuda版本

PyTorch 1.2.0对应的CUDA版本是10.0，而PyTorch 1.3.0及以上版本对应的CUDA版本为10.1。因此，PyTorch 1.2.0在CUDA 10.0上运行最为稳定。而PyTorch 2.2.2不是一个正式的版本，可能是一个错误的版本号。如果您能提供更多信息，我可以更具体地回答您的问题。

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安装 PyTorch2.2.2

安装PyTorch 2.2.2需要几个步骤，这里提供一种通用的方法：

1. **检查Python版本**：确保你已经安装了Python 3.6或更高版本，因为PyTorch 2.2支持的是这个范围。

2. **安装依赖库**：首先，你需要安装一些必要的包，如`torch torchvision torchaudio`, 这些可以通过pip来完成：

   pip install torch torchvision torchaudio -q --upgrade

`q`标志表示安静模式，不会显示安装过程的日志。

3. **选择适合的版本下载**：访问PyTorch官方网站 https://pytorch.org/download/ ，找到对应于你操作系统的二进制安装包。对于CPU版本，下载`cpu`文件夹下的.whl文件；如果打算使用GPU，下载CUDA对应的版本，并确保你的显卡驱动已更新到兼容版本。

4. **安装特定版本**：

   pip install torch==2.2.2+cu101 torchvision==0.4.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

将`cu101`替换为你实际使用的CUDA版本号。如果你不确定CUDA版本，可以查看`nvidia-smi`命令行工具。

5. **验证安装**：安装完成后，你可以通过运行下面的代码来确认PyTorch是否成功安装并查看版本信息：

   import torch
   print(torch.__version__)

记得在执行上述步骤前，确保你的系统环境满足所有依赖要求，并且有足够的磁盘空间。