cuda12.0能用pytorch11.8版本

不可以。PyTorch的版本必须与CUDA版本兼容才能正常运行。具体来说，PyTorch 1.8需要CUDA 11.1或更高版本，PyTorch 1.7需要CUDA 11.0或更高版本，PyTorch 1.6需要CUDA 10.2或更高版本。因此，如果你想使用PyTorch 1.8，需要安装CUDA 11.1或更高版本。

相关问题

如果cuda是12.0版本但 pytorch只有11.8怎么办

如果您的CUDA版本是12.0，而PyTorch只支持11.8版本，您可以尝试以下几种解决方案：

1. 升级PyTorch：查看PyTorch的官方文档或GitHub页面，了解是否有支持CUDA 12.0的最新版本。如果有，您可以升级您的PyTorch版本以与CUDA 12.0兼容。

2. 降级CUDA：如果您不想升级PyTorch或找不到与CUDA 12.0兼容的PyTorch版本，您可以尝试降级您的CUDA版本。您可以查找适用于CUDA 11.8版本的安装程序，并将您的CUDA版本降级到11.8。

3. 等待更新：如果目前没有适用于CUDA 12.0的PyTorch版本，并且您不想降级CUDA版本，您可以等待PyTorch发布与CUDA 12.0兼容的更新。通常，PyTorch会定期发布新版本，以支持最新的CUDA版本。

请注意，进行CUDA和PyTorch版本的更改可能需要进行其他配置和依赖项的更改。在进行任何更改之前，建议仔细阅读相关文档和教程，并备份您的环境以防止意外情况发生。

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。