torch1.13.0 cu116对应mmcv-full版本

目前没有torch1.13.0这个版本，最新的稳定版本是torch 1.9.0。而针对不同的cuda版本，mmcv-full有对应的版本号，比如：

- mmcv-full==1.3.14+torch1.9.0+cu102
- mmcv-full==1.3.14+torch1.9.0+cu111

所以，如果你要使用torch1.9.0和cuda 11.1，可以安装mmcv-full==1.3.14+torch1.9.0+cu111版本。具体的版本对应关系可以参考mmcv-full官方文档：https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/install.html#id3。

相关问题

已经有了cuda12.3，能安装torch-1.13.0+cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

当你已经有了CUDA 12.3版本，并想要安装针对CUDA 11.7的PyTorch (torch-1.13.0+cu117) 的WHL文件，通常情况下是可以的，因为CUDA 12.x支持一些早期版本的CUDA库。但是，你需要确认几个关键点：

1. **兼容性**: 确保你下载的PyTorch wheel文件（whl）与你的CUDA版本匹配。CUDA 11.7对应的PyTorch应该是1.13.0版本，而不是更高或更低。

2. **Python版本**: whl文件提到的`cp38-cp38`表示该文件是为Python 3.8构建的，所以你的系统也需要安装Python 3.8才能安装这个包。

3. **操作系统**: `linux_x86_64`说明这是适用于64位Linux系统的。如果你的系统不是这个架构，那么这个文件就不能直接使用。

为了安装，你可以按照以下步骤操作：

pip install torch torchvision==1.13.0+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里假设你已经有一个可用的pip源指向了PyTorch的稳定仓库。如果安装过程中遇到错误，可能是由于版本不兼容或其他依赖问题，需要检查并解决它们。

安装mmcv-full

好的，您可以按照以下步骤安装mmcv-full：

1. 确认已经安装了CUDA和CUDNN，并且环境变量已经配置好了。

2. 安装Anaconda，建立一个虚拟环境。

3. 在命令行中输入以下命令：

conda activate env_name

这里的env_name是您建立的虚拟环境的名称。

4. 继续输入以下命令：

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/torch{torch_version}/index.html

这里的cu_version是您的CUDA版本，torch_version是您的PyTorch版本。

5. 等待安装完成即可。

希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时向我提问。