cuda与pytorch版本对应

对于CUDA和PyTorch的版本对应关系，可以参考以下几点：

1. CUDA和PyTorch的版本需要匹配：PyTorch使用CUDA来加速计算，所以需要确保CUDA和PyTorch版本兼容。一般来说，PyTorch的官方文档会提供与不同CUDA版本对应的PyTorch版本信息。

2. 查看PyTorch官方文档：PyTorch官方网站通常会提供与不同CUDA版本兼容的PyTorch版本信息。你可以查看官方文档或者PyTorch的GitHub仓库中的发行说明来获取相关信息。

3. 安装PyTorch时自动安装适配的CUDA版本：当你使用conda、pip等工具安装PyTorch时，会自动安装与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。这样可以确保你所使用的软件包是兼容的。

4. 检查CUDA和PyTorch版本：你可以通过命令`torch.version.cuda`来获取当前PyTorch使用的CUDA版本，然后与你系统中安装的CUDA版本进行对比，确保兼容。

总之，为了保证稳定性和性能，建议使用与你当前CUDA版本兼容的PyTorch版本。