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。

相关问题

cuda 12.0通过命令行下载pytorch

您可以使用以下命令行下载 PyTorch 与 CUDA 12.0：

pip install torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，`cu111` 表示 CUDA 11.1 版本，如果您需要安装其他 CUDA 版本，可以将 `cu111` 替换为相应的版本号，例如 `cu102` 表示 CUDA 10.2 版本。请注意，您需要在安装 PyTorch 之前安装正确版本的 CUDA 和 cuDNN。

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.7.1+cu101 (from versions: 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu102, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.11.0+rocm4.3.1, 1.11.0+rocm4.5.2, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu102, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.0+rocm5.0, 1.12.0+rocm5.1.1, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu102, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.12.1+rocm5.0, 1.12.1+rocm5.1.1, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.0+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.0+rocm5.1.1, 1.13.0+rocm5.2, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 1.13.1+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.1+rocm5.1.1, 1.13.1+rocm5.2, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cpu.cxx11.abi, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.0+cu118, 2.0.0+rocm5.3, 2.0.0+rocm5.4.2, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cpu.cxx11.abi, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.1+cu118, 2.0.1+rocm5.3, 2.0.1+rocm5.4.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.7.1+cu101这个安装错误怎么回事，应该怎么解决

这个错误可能是因为您的CUDA版本与要安装的PyTorch版本不匹配。cu101表示需要CUDA 10.1，而您的系统中可能没有安装CUDA 10.1或者CUDA 10.1的路径没有加入到环境变量中。您可以尝试以下方法解决：

1. 确认您的系统中是否已经安装了CUDA 10.1，并将CUDA 10.1的路径加入到环境变量中。

2. 如果您没有安装CUDA 10.1，可以根据您的系统和GPU型号到NVIDIA官网下载对应的CUDA 10.1安装包进行安装。

3. 如果您无法安装CUDA 10.1，可以尝试安装其他版本的PyTorch，或者使用CPU版本的PyTorch。

4. 另外，您可以尝试使用conda或者pip安装PyTorch，conda可以自动解决依赖问题，pip需要手动安装依赖。

希望这些方法能够帮助您解决问题。