cuda版本比pytorch高

回答: 当安装pytorch环境时，需要注意版本的匹配关系。如果cuda版本比pytorch高，可能会导致兼容性问题。在搭建pytorch环境时，首先需要去pytorch官网查看它最新支持的cuda版本。一般来说，最新的cuda版本要高于pytorch支持的版本。此外，还需要注意显卡和cuda版本之间的关系，如果显卡算力高但cuda版本低，也可能会出现问题。目前，CUDA10.x最高支持算力7.x，CUDA11.x最高支持算力8.x。因此，在安装pytorch时，需要选择与自己cuda版本匹配的pytorch版本。如果在官网提供的配置界面中找不到合适的pytorch版本，可以尝试在pytorch官网提供的历史版本中查找合适的版本。请注意，选择低于自己cuda版本的pytorch版本，以确保兼容性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南](https://blog.csdn.net/qq_43179887/article/details/120409112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [解决pytorch和cuda版本不匹配问题](https://blog.csdn.net/m0_50072238/article/details/129063233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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