windows pytorch安装 cuda0.2

抱歉，您似乎有些混淆。CUDA 0.2 是 CUDA 的早期版本，不支持当前版本的 PyTorch。如果您想在 Windows 上使用 PyTorch，您需要按照以下步骤进行安装：

1. 安装 NVIDIA 显卡驱动程序：请确保您的计算机上已安装适当版本的 NVIDIA 显卡驱动程序。您可以从 NVIDIA 官网下载并安装最新的驱动程序。

2. 安装 CUDA 工具包：在安装 CUDA 工具包之前，请确保您的计算机上已安装适当版本的 Visual Studio。然后，您可以从 NVIDIA 官网下载并安装适当版本的 CUDA 工具包。

3. 安装 cuDNN 库：cuDNN 是一个 NVIDIA 加速库，可用于加速深度学习应用程序。您可以从 NVIDIA 官网下载并安装适当版本的 cuDNN 库。

4. 安装 PyTorch：最后，您可以在 PyTorch 官网上下载适当版本的 PyTorch，并按照说明进行安装。

请注意，这些步骤的具体细节可能因您的计算机配置和所需的 PyTorch 版本而有所不同。因此，请仔细阅读官方文档并按照说明进行操作。

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pytorch安装 cuda0.2

很抱歉，PyTorch并不支持CUDA 0.2版本，最低要求是CUDA 8.0版本。如果您的显卡不支持CUDA 8.0及以上版本，您可以考虑安装CPU版本的PyTorch。如果您的显卡支持较旧的CUDA版本，您可以尝试安装较旧版本的PyTorch。您可以在PyTorch官方网站上找到适合您环境的版本并进行安装。

windows pytorch安装 cuda10.2

您可以按照以下步骤在 Windows 上安装 PyTorch 和 CUDA 10.2：

1. 安装 Anaconda：如果您还没有安装 Anaconda，请下载并安装适用于 Windows 的 Anaconda。

2. 创建新的 Anaconda 环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建新的环境。

   conda create --name pytorch_env

3. 激活环境：输入以下命令激活新创建的环境。

   conda activate pytorch_env

4. 安装 PyTorch：输入以下命令安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch。

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

5. 验证安装：输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功。

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果您在安装过程中遇到任何问题，请参考 PyTorch 官方文档以获得更多帮助。