PyTorch 1.7.1 的可以安装cuda10.2吗

可以安装，但需要注意的是，PyTorch 1.7.1 官方建议使用 CUDA 10.1 版本，因为它已经经过了测试和验证，可以保证最大的稳定性和性能。如果你想要使用 CUDA 10.2 版本，你需要自行测试和验证，并且需要确保你的 GPU 支持 CUDA 10.2 版本。
如果你决定使用 CUDA 10.2 版本，你需要首先安装 CUDA 10.2，然后再安装 PyTorch 1.7.1。你可以在 NVIDIA 官网上下载 CUDA 10.2 的安装包，并按照安装向导进行安装。在安装 PyTorch 时，你需要指定使用 CUDA 10.2 版本，例如：
pip install torch==1.7.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
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需要注意的是，如果你使用 CUDA 10.2 版本，你需要安装相应版本的 cuDNN 库，并且你的 NVIDIA 驱动程序版本需要与 CUDA 10.2 版本匹配。你可以在 NVIDIA 官网上查找相应版本的 cuDNN 库和驱动程序，并进行安装。

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和cuda10.2、pytorch1.7.1和pytorchvision0.8.2兼容的visdom版本是多少

对于cuda10.2、pytorch1.7.1和pytorchvision0.8.2，建议使用Visdom的0.1.8.9版本。这个版本是最新的稳定版本，支持许多常见的操作系统和Python版本，并且与PyTorch和TorchVision的版本兼容性良好。您可以通过以下命令安装Visdom 0.1.8.9：
pip install visdom==0.1.8.9
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请注意，为了使Visdom与您的系统和Python环境完全兼容，您可能需要安装其他依赖项或更新其他软件包。

anaconda安装pytorch1.7.1

安装PyTorch 1.7.1需要使用Ana进行管理和环境配置。以下是安PyTorch 1.7.1的步骤：

首先，确保已经安装了Anaconda。如果没有安装，请前往Anaconda官方网站下载并按照指示进行安装。

2 打开Anaconda Navigator，点击左侧的"Environments"选项卡，然后点击"Create"按钮创建一个新的环境。

在弹出的对话框中，输入环境的名称（例如"pytorch_env"），选择Python版本（建议选择3.7或3.8），然后点击"Create"按钮创建环境。

创建环境后，返回到"Home"选项卡，选择新创建的环境，点击右侧的"Open Terminal"按钮打开终端。

在终端中，运行以下命令来安装PyTorch 1.7.1：
conda install pytorch==1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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这个命令会安装PyTorch、torchvision和torchaudio，并且指定了适用于CUDA 10.2的cudatoolkit版本。如果你没有使用CUDA，可以去掉cudatoolkit=10.2这部分。

安装完成后，可以通过运行以下命令来验证PyTorch是否成功安装：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
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如果输出的版本号是1.7.1，则表示PyTorch安装成功。