如何看CUDA版本和Pytorch版本之间是否兼容

在Python中查看CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本和PyTorch版本之间的兼容性，主要涉及到两个步骤：检查CUDA版本和确认PyTorch是否支持该CUDA版本。

1. **检查CUDA版本**:
使用`nvidia-smi`命令行工具（如果你没有安装这个工具，可以先通过`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch`或`pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`安装）来查看CUDA版本，它的输出通常会包含CUDA的版本号。

   nvidia-smi

如果你想从Python脚本里获取，你可以使用`torch.cuda.get_device_properties()`：

   import torch
   device_props = torch.cuda.get_device_properties(0)  # 获取默认设备信息
   print(device_props.version)

2. **确认PyTorch与CUDA的兼容性**:
PyTorch会自动检测可用的CUDA版本并提供相应的模块。但有时候你需要手动指定，例如，如果你想使用特定版本的CUDA，可以在安装时指定，如`torch torchvision cudatoolkit=10.2`。你可以在PyTorch的官方文档或GitHub页面上查找最新的支持列表。

为了确保你的PyTorch版本与CUDA版本兼容，可以查看PyTorch的官方文档，特别是"Release Notes"部分，那里会有明确列出的CUDA版本支持情况。另外，`torch.cuda.is_available()`函数可以帮助你确定当前系统的GPU是否被PyTorch识别和支持。

   if torch.cuda.is_available():
       print("PyTorch GPU version:", torch.__version__)
       print("CUDA version:", torch.version.cuda)
   else:
       print("No CUDA support")