pytorch2.0对应什么版本的torchvision

PyTorch 1.0 对应的 torchvision 版本是 0.2，PyTorch 1.1 对应的 torchvision 版本是 0.3，PyTorch 1.2 对应的 torchvision 版本是 0.4，PyTorch 1.3 对应的 torchvision 版本是 0.4.2，PyTorch 1.4 对应的 torchvision 版本是 0.5，PyTorch 1.5 对应的 torchvision 版本是 0.6，PyTorch 1.6 对应的 torchvision 版本是 0.7，PyTorch 1.7 对应的 torchvision 版本是 0.8。需要根据 PyTorch 的版本选择对应的 torchvision 版本。

相关问题

在anaconda中如何安装pytorch2.0和cuda11.6版本对应的cuda和cudnn

要在Anaconda中安装PyTorch 2.0和CUDA 11.6版本对应的CUDA和cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Anaconda，可以到Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载并安装。

2. 打开命令行或Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，可以用以下命令：

   conda create --name pt2.0-cuda11.6 python=3.7

其中，pt2.0-cuda11.6是环境名称，python=3.7表示使用Python 3.7版本。

3. 激活虚拟环境，可以用以下命令：

   conda activate pt2.0-cuda11.6

4. 安装PyTorch 2.0版本，可以用以下命令：

   conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.8.1 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.1 -c pytorch

其中，cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本。

5. 安装CUDA和cuDNN，可以用以下命令：

   conda install cudatoolkit=11.1 cudnn==8.2.2 -c nvidia

其中，cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本，cudnn==8.2.2表示使用cuDNN 8.2.2版本。

6. 安装完毕后，可以通过以下命令检查安装情况：

   python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"

如果输出为2.0.0和11.1，则说明安装成功。

注意：安装过程中可能会遇到一些依赖关系的问题，可以根据提示进行处理。另外，需要使用支持CUDA的GPU才能运行CUDA版本的PyTorch。

cuda10.2对应的pytorch2.0

很抱歉，没有 pytorch2.0 版本。 PyTorch 的版本号在 0.x.x 与 1.x.x 之间转换，而不是 2.0。对于 CUDA 10.2，可以使用 PyTorch 1.7.1 或更高版本。您可以通过以下命令安装 CUDA 10.2 对应的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html