pytorch 1.13.1匹配的CUDN

PyTorch 1.13.1版本不存在，可能是笔误，正确的版本应该是1.3.1。

对于PyTorch 1.3.1，以下是与之匹配的CUDA版本：

| PyTorch 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|--------------|-----------|------------|
| 1.3.1 | 10.1 | 7.5 |
| 1.3.1 | 10.0 | 7.4 |
| 1.3.1 | 9.2 | 7.4 |

需要注意的是，CUDA和cuDNN的版本也需要与使用的GPU驱动程序版本相匹配。建议参考PyTorch官方文档的系统要求部分来确定正确的CUDA和cuDNN版本。

相关问题

pytorch1.13.1

As an AI language model, I am not able to confirm the existence of the PyTorch version "1.13.1". PyTorch versions usually follow a "major.minor.patch" format and the highest "minor" version for PyTorch is currently "1.9".

However, it is possible that you are referring to a custom-built version of PyTorch that is not publicly available or to a typo. If you could provide more context or details, I would be happy to try to assist you further.

pytorch1.13.1镜像安装

PyTorch 1.13.1是一个深度学习库，常用于研究和构建神经网络模型。要安装这个版本的镜像包，通常你会使用Python的包管理工具pip，在本地机器上安装。以下是基本步骤：

1. **确保环境准备**：
- 安装最新版的Python（如Python 3.x），建议使用Anaconda或Miniconda创建虚拟环境。

2. **选择合适的PyTorch镜像源**：
- 对于国内用户，可以选择阿里云、清华大学等提供的国内加速镜像，例如`https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/pytorch/`。

3. **安装命令**：
使用以下命令安装PyTorch 1.13.1及其依赖：

   pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 -f <your_mirror_url>

或者如果没有指定版本，可以加上`--extra-index-url`选项来添加额外的镜像源：

   pip install torch torchvision --extra-index-url https://<your_mirror_url> --no-cache-dir

4. **验证安装**：
安装完成后，你可以通过运行`import torch`来检查是否成功导入并查看版本信息。

请注意，由于软件更新频繁，镜像源和版本可能会有变动，实际操作前最好查看官方文档或当前最新的推荐安装方式。