pytorch1.13和cuda10.2匹配吗

不完全匹配。PyTorch 1.3.0 官方支持的 CUDA 版本为 10.1，而不是 10.2。但是，你可以尝试使用 CUDA 10.2 运行 PyTorch 1.3.0，但不能保证完全兼容。建议使用 PyTorch 1.3.1，它官方支持的 CUDA 版本为 10.1 和 10.2。或者，你可以使用 PyTorch 1.4.0，它官方支持的 CUDA 版本为 10.1、10.2 和 10.3。

相关问题

pytorch 安装gpu cuda10.2

你可以按照以下步骤在具有CUDA 10.2的系统上安装PyTorch GPU版本：

1. 首先，确保你的系统已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA 10.2。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装相应的驱动程序和CUDA工具包。

2. 然后，根据你的操作系统（Linux、Windows等）和Python版本选择合适的PyTorch安装命令。你可以在PyTorch官方网站上找到这些命令。以下是一些示例命令：

- 对于Linux系统，使用以下命令：

     pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

- 对于Windows系统，使用以下命令：

     pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

3. 运行命令后，PyTorch及其相关库将会被下载和安装。请耐心等待安装完成。

4. 最后，通过在Python中导入torch库来验证是否成功安装了PyTorch GPU版本。你可以使用以下代码进行验证：

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

如果输出为True，则表示PyTorch GPU版本安装成功，并且你的系统支持CUDA 10.2。

请注意，安装PyTorch GPU版本可能需要一些时间和资源，因此请确保你的系统满足安装要求，并具备足够的空闲存储空间和网络连接。

pytorch1.13对应cuda版本

您好！很抱歉，但是我目前无法提供关于"pytorch1.13"与"cuda版本"的准确对应关系。"PyTorch"和"CUDA"是两个独立的项目，它们的版本之间有一些兼容性要求，但没有一个特定的版本对应表格。

通常情况下，您可以在PyTorch官方网站上找到与所需PyTorch版本兼容的CUDA版本信息。请查阅PyTorch文档或PyTorch用户社区网站以获取最新的兼容性信息。

此外，如果您使用的是Anaconda或其他包管理器，您也可以尝试安装特定版本的PyTorch，并选择与您的CUDA版本相匹配的选项。

希望这个信息能对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。