安装pytorch库的命令 cuda是11.2

安装 PyTorch 库的命令取决于您的操作系统和 Python 版本。如果您使用的是 Windows 操作系统，可以使用以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

如果您使用的是 Linux 或 macOS 操作系统，可以使用以下命令安装 PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio

关于 CUDA 版本，您需要根据您的 GPU 和 PyTorch 版本选择相应的 CUDA 版本。如果您的 GPU 支持 CUDA 11.2，并且您使用的是 PyTorch 1.8.0 或更高版本，则可以使用以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html

希望这个回答能够帮助您。

相关问题

pytorch可以在cuda11.2上运行的版本

PyTorch是一个开源的深度学习库，它支持CUDA（NVIDIA的并行计算平台）来加速其张量操作和GPU计算。对于CUDA 11.2的支持，一般来说，你可以直接安装对应CUDA版本的PyTorch wheel包，或者从PyTorch的官方GitHub仓库下载预构建的二进制包。

通常，PyTorch会发布针对特定CUDA版本的稳定版和开发版。你可以访问PyTorch的官方网站（https://pytorch.org/get-started/locally/），或者查看GitHub releases页面（https://github.com/pytorch/pytorch/releases）来查找适合CUDA 11.2的最新稳定版本（如`torch torchvision cudnn`等）。

安装命令可能会类似这样：

pip install torch==1.9.* torchvision==0.10.* -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html

这里假设1.9.x系列版本适用于CUDA 11.2。安装时记得检查CUDA和cuDNN版本是否匹配，并确保系统满足其他依赖项的要求。

PyTorch 10.2和CUDA 11.2兼容吗

不完全兼容。PyTorch 1.0.2要求CUDA版本为10.0或10.1，而CUDA 11.2是一个较新的版本。虽然在某些情况下可能能够在PyTorch 1.0.2中使用CUDA 11.2，但这并不是官方支持的组合，因此使用时需要小心。如果需要使用CUDA 11.2，建议使用PyTorch的最新版本（目前是1.9.0）。