为什么pytorch用不了cuda

如果你的PyTorch不能使用CUDA，可能有以下几个原因：

1. 没有正确安装CUDA和cuDNN。确保你已经安装了适当版本的CUDA和cuDNN，并且将它们添加到了环境变量中。

2. 没有正确安装PyTorch。如果你的PyTorch版本不支持你的CUDA版本（或者没有编译为支持CUDA的版本），就无法使用CUDA。请确保你的PyTorch版本与CUDA版本兼容。

3. 没有正确设置GPU。确保你的GPU设置正确，并且PyTorch能够访问它。可以使用`torch.cuda.is_available()`检查是否可以使用GPU。

4. 内存不足。如果你的模型或数据太大，可能会超出GPU内存限制，导致无法使用CUDA。可以尝试减小批次大小或者使用更大的GPU。

如果以上方法都没有解决问题，就需要进一步排除问题，比如检查日志或者尝试在其他机器上运行代码等。

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为什么pytorch对应的cuda版本和电脑的cuda对应不上还能用

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了用于构建和训练神经网络的高级接口。PyTorch的CUDA版本是为了在支持CUDA的GPU上实现高性能计算。当你在安装PyTorch时，你可以选择安装与你的电脑CUDA版本相对应的PyTorch版本，以获得最佳的性能和兼容性。

然而，即使PyTorch的CUDA版本与你的电脑CUDA版本不完全匹配，你仍然可以使用PyTorch，但可能会受到一些限制。当PyTorch的CUDA版本与你的电脑CUDA版本不匹配时，PyTorch会尝试在CPU上运行代码，而不是在GPU上进行加速计算。这意味着你仍然可以使用PyTorch的大部分功能，但可能会降低计算速度。

因此，尽管PyTorch可以在不完全匹配的CUDA版本上运行，但为了获得最佳的性能和兼容性，建议安装与你的电脑CUDA版本相对应的PyTorch版本。

pytorch不支持cuda9

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可用于构建和训练神经网络模型。然而，确实有一些版本的PyTorch不支持CUDA版本为9的环境。

CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的通用计算架构。不同版本的CUDA提供了不同的功能和特性。CUDA 9是一个常用的版本，具有较高的性能和稳定性。

然而，由于PyTorch在开发期间可能会与各种硬件和软件组件进行集成，兼容性问题可能会出现。某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9，这意味着在使用这些版本的PyTorch时，不能在CUDA 9环境中使用GPU加速。

要解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 升级或降级CUDA版本：如果您想继续使用特定版本的PyTorch，则可以尝试升级或降级CUDA版本以满足PyTorch的要求。您可以在NVIDIA官方网站上找到不同版本的CUDA安装包。

2. 更新PyTorch版本：PyTorch团队可能已经解决了与CUDA 9不兼容的问题，因此尝试更新到最新版本的PyTorch可能有助于解决此问题。您可以通过PyTorch官方网站或PyTorch GitHub页面下载最新版本。

3. 使用其他深度学习框架：如果您的项目对CUDA 9具有严格要求，您可以考虑尝试其他支持CUDA 9的深度学习框架，如TensorFlow等。

总之，尽管某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9，但您可以尝试升级或降级CUDA版本，更新PyTorch版本或使用其他深度学习框架来解决此兼容性问题。