我的PyTorch版本是2.0.0,是支持cuda的,且我的cuda版本是11.7
时间: 2024-02-28 13:54:05 浏览: 18
很抱歉,PyTorch 2.0.0 版本是不存在的,你可能想说的是 PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本。如果你的 PyTorch 版本是 1.7.0 或更高版本,并且 CUDA 版本与你的 PyTorch 版本兼容,你应该能够使用 optimizer 模块。
在你的情况下,PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本都支持 CUDA 11.0 和 11.1,因此你可以使用 optimizer 模块。你可以使用以下代码检查你的 PyTorch 和 CUDA 版本:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
```
如果你的 PyTorch 版本过低,你可以尝试更新 PyTorch 或升级 CUDA 版本。
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我的PyTorch版本是2.0.0+cu117
很抱歉,PyTorch 2.0.0 版本是不存在的。你可能想要说的是 PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本。可以使用以下代码检查你的 PyTorch 版本:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
在上面的代码中,我们首先导入 torch 模块,然后打印出当前安装的 PyTorch 版本。如果你的 PyTorch 版本是 1.7.0 或 1.8.0,你应该能够使用 optimizer 模块。
我的PyTorch版本,是支持cuda的,且我的cuda版本是11.7
好的,那么你可以使用以下代码检查你的 PyTorch 和 CUDA 版本:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
```
如果你的 PyTorch 版本是 1.7.0 或更高版本,并且 CUDA 版本与你的 PyTorch 版本兼容,那么你应该能够使用 optimizer 模块。否则,你需要根据 PyTorch 和 CUDA 版本的兼容性安装适当版本的 PyTorch 和 CUDA。
在你的情况下,PyTorch 1.7.0 或 1.8.0 版本都支持 CUDA 11.0 和 11.1,因此你可以使用 optimizer 模块。如果你的 PyTorch 版本过低,你可以尝试更新 PyTorch 或升级 CUDA 版本。