PyTorch 1.13.0 和 torchvision 0.14.0支持哪个cuda toolkit版本

PyTorch 1.13.0 和 torchvision 0.14.0 不支持 CUDA Toolkit 11.4，它们支持的 CUDA 版本列表如下：

- CUDA 10.2
- CUDA 10.1
- CUDA 9.2
- CUDA 9.0

如果您想使用 PyTorch 1.13.0 和 torchvision 0.14.0，您需要安装其中一个支持的 CUDA 版本。如果您已经安装了 CUDA Toolkit 11.4，则需要升级 PyTorch 和 torchvision 到支持 CUDA Toolkit 11.4 的版本。

相关问题

pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0可以安装CUDA Toolkit 版本是 11.4吗

不可以。PyTorch 1.13.0 和 torchvision 0.14.0 不支持 CUDA Toolkit 11.4，您需要使用支持的 CUDA Toolkit 版本。根据 PyTorch 的官方文档，PyTorch 1.13.0 支持的 CUDA 版本为 10.2、10.1、9.2 和 9.0，而 torchvision 0.14.0 支持的 CUDA 版本为 10.2、10.1、9.2 和 9.0。

如果您想在 CUDA Toolkit 11.4 上运行 PyTorch 和 torchvision，则需要安装 PyTorch 1.9.0 或更高版本，以及 torchvision 0.10.0 或更高版本。这些版本已经支持 CUDA Toolkit 11.4。

conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch

这个命令是用来在Anaconda环境中安装PyTorch深度学习框架及其对应的依赖库的。具体地，通过conda命令的install子命令，我们可以安装Python的包管理器conda所提供的软件包。

在这个命令中，"pytorch=1.6.0"指定了要安装的PyTorch版本为1.6.0。"torchvision"是PyTorch内置的一个图像处理工具库，也会被安装。"cudatoolkit=11.1"表示使用的CUDA版本为11.1，CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，使用它可以充分发挥显卡的计算能力，提升深度学习任务的效率。

"-c pytorch"这个参数表示从PyTorch的官方conda频道下载安装包。官方频道提供了PyTorch官方发布的软件包，具有很高的可靠性和稳定性。

通过执行这个命令，系统将自动下载并安装指定版本的PyTorch、torchvision和对应的CUDA工具包。安装完成后，你就可以在Python环境中使用PyTorch进行深度学习任务的开发了。

总结起来，这个命令的作用是在Anaconda环境中安装PyTorch和相关工具，使你能够使用PyTorch进行深度学习任务的开发和实验。