pytorch1.2.0对应cuda 版本

PyTorch 1.2.0 支持的 CUDA 版本为 CUDA 9.0、CUDA 10.0 和 CUDA 10.1。您需要根据您的 CUDA 版本选择相应的 PyTorch 版本。例如，如果您使用的是 CUDA 10.0，可以安装 PyTorch 1.2.0，如下所示：

pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

注意，如果您的 CUDA 版本与 PyTorch 不兼容，您需要升级或降级 CUDA 或 PyTorch 版本。

相关问题

pytorch1.2.0对应11.0 cuda 版本

很抱歉，我之前的回答有误。PyTorch 1.2.0 支持的 CUDA 版本是 10.0，而非 11.0。如果需要在 CUDA 11.0 上使用 PyTorch 1.2.0，需要自行编译 PyTorch 或者使用 PyTorch 官方提供的 Docker 镜像。建议使用与 CUDA 版本相对应的 PyTorch 版本，以获得更好的兼容性和稳定性。

pytorch1.2.0 cuda10安装

### 回答1：
1. 首先，需要安装CUDA 10，可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包。

2. 安装完成后，需要安装cuDNN，也可以从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN安装包。

3. 接下来，可以通过pip安装pytorch，命令为：pip install torch==1.2.+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

4. 安装完成后，可以通过import torch来验证是否安装成功。

注意：安装过程中需要注意版本的匹配，确保CUDA、cuDNN和pytorch的版本匹配。同时，安装过程中可能会遇到一些问题，可以通过查看官方文档或者搜索解决方案来解决。

### 回答2：
PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，支持GPU加速计算。安装PyTorch 1.2.0和CUDA 10需要以下步骤：

1. 首先，确保你的系统满足以下要求：NVIDIA GPU，支持CUDA Compute Capability 3.0或更高版本；64位操作系统；Python版本为3.5，3.6或3.7；C++编译器，例如GCC；CuDNN库。

2. 下载并安装CUDA 10：从NVIDIA开发者网站上下载与你的操作系统和GPU兼容的CUDA 10安装程序。运行安装程序，并按照指示完成安装。请注意，安装程序可能会要求你安装其他依赖项，如NVIDIA驱动程序和Microsoft Visual Studio。

3. 创建一个虚拟环境（可选）：为了更好地隔离不同项目的依赖，可以使用虚拟环境。使用conda或者venv等工具创建一个新的Python虚拟环境。

4. 安装PyTorch 1.2.0：使用pip命令安装PyTorch 1.2.0。打开终端或命令提示符窗口，激活你的虚拟环境，并执行以下命令：

pip install torch==1.2.0 torchvision

5. 验证安装：在Python解释器中导入torch模块，确保没有报错。可以执行以下命令验证安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果输出PyTorch的版本号和True，则表示安装成功。

总结：PyTorch 1.2.0和CUDA 10的安装过程如上所述。确保满足系统要求，下载安装CUDA 10，创建虚拟环境（可选），然后使用pip安装PyTorch 1.2.0。完成后，通过验证模块导入和CUDA可用性确认安装成功。