1.13.1版本的 pytorch与python版本的对应

PyTorch 1.13.1 版本与 Python 版本的对应关系是不存在的，因为 PyTorch 的最新版本是 1.7.1，而且从 PyTorch 1.2.0 版本开始，PyTorch 已经支持 Python 3.5 到 3.8 的所有版本。所以，如果你想使用 PyTorch 1.13.1 版本，你需要先确认这个版本是否存在，如果不存在，你可以考虑使用最新的 PyTorch 版本。

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pytorch1.13.1对应的python版本

很抱歉，目前（截至2022年12月），PyTorch 的最新版本是 1.10.0，并没有发布 1.13.1 版本。请确保你提供的版本号是准确的。对于 PyTorch 1.10.0，它支持 Python 3.7 及以上的版本。建议使用 Python 3.7、Python 3.8 或 Python 3.9 来运行 PyTorch 1.10.0。请注意，PyTorch 的版本兼容性可能会随着时间的推移而有所变化，所以建议查看 PyTorch 官方文档以获取最新的版本兼容性信息。

安装pytorch1.13.1-gpu

安装PyTorch 1.13.1 GPU版本通常需要几个步骤，假设你已经在系统上安装了Python环境并且有CUDA支持。以下是安装过程的大致步骤：

1. **检查CUDA和cuDNN**:
- 确保你的电脑上已经安装了CUDA (例如 CUDA 11.x) 和 cuDNN (与你的CUDA版本兼容)。
- 可以通过 NVIDIA 的官方网站下载并安装。

2. **安装PyTorch**:
- 使用命令行工具（如 Anaconda Prompt 或者终端），打开Anaconda Prompt或PowerShell，并激活你的虚拟环境（如果有的话）。

   conda create -n myenv torch=1.13.1 torchvision cudatoolkit=11.x

这里 `myenv` 是你的虚拟环境名称，`cudatoolkit=11.x` 表示你要安装对应CUDA版本的工具包。

3. **激活虚拟环境**:

   conda activate myenv

4. **安装PyTorch-GPU**:

   pip install torch torchvision

如果遇到权限问题，可能需要用管理员权限运行安装命令。

5. **验证安装**:

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 如果输出 True，说明安装成功