cuda11.6.134对应下载是cuda11.6中的version10 还是11

CUDA 11.6.134 是 CUDA 11.6 的一个补丁版本，对应的下载应该是 CUDA 11.6 的安装包。在 NVIDIA 官网上，可以找到 CUDA 11.6 的下载页面，其中包括了各个平台的安装包下载链接。请注意，CUDA 11.6 需要配合相应的驱动程序使用，具体可以参考 NVIDIA 官方文档。

相关问题

RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.7 and torchvision has CUDA Version=11.6. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.

这个错误意味着你的PyTorch和torchvision库使用了不同的CUDA版本。PyTorch使用的CUDA版本为11.7，而torchvision使用的CUDA版本为11.6。为了解决这个问题，你需要重新安装一个与你当前PyTorch版本匹配的torchvision版本。你可以通过以下命令卸载torchvision并重新安装：

pip uninstall torchvision
pip install torchvision==<insert your pytorch version here>

请确保将`<insert your pytorch version here>`替换为你当前PyTorch版本的正确版本号。

在anaconda中如何安装pytorch2.0和cuda11.6版本对应的cuda和cudnn

要在Anaconda中安装PyTorch 2.0和CUDA 11.6版本对应的CUDA和cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Anaconda，可以到Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载并安装。

2. 打开命令行或Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，可以用以下命令：

   conda create --name pt2.0-cuda11.6 python=3.7

其中，pt2.0-cuda11.6是环境名称，python=3.7表示使用Python 3.7版本。

3. 激活虚拟环境，可以用以下命令：

   conda activate pt2.0-cuda11.6

4. 安装PyTorch 2.0版本，可以用以下命令：

   conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.8.1 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.1 -c pytorch

其中，cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本。

5. 安装CUDA和cuDNN，可以用以下命令：

   conda install cudatoolkit=11.1 cudnn==8.2.2 -c nvidia

其中，cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本，cudnn==8.2.2表示使用cuDNN 8.2.2版本。

6. 安装完毕后，可以通过以下命令检查安装情况：

   python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"

如果输出为2.0.0和11.1，则说明安装成功。

注意：安装过程中可能会遇到一些依赖关系的问题，可以根据提示进行处理。另外，需要使用支持CUDA的GPU才能运行CUDA版本的PyTorch。