cuda版本太高没有pytorch适配怎么办

如果CUDA版本太高而PyTorch不兼容，你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 更新PyTorch版本：首先，确保你安装了最新版本的PyTorch，因为新版本通常会对新的CUDA版本进行适配。你可以通过官方PyTorch网站或者使用pip命令来安装最新版本。

2. 降级CUDA版本：如果PyTorch的最新版本仍然不兼容你的CUDA版本，你可以尝试降级你的CUDA版本。你可以在NVIDIA官方网站上找到旧版本的CUDA，并按照指示进行安装。

3. 使用CPU模式：如果以上两种方法都不可行，你可以考虑在CPU模式下运行PyTorch。在大多数情况下，PyTorch也可以在CPU上运行，尽管会比在GPU上运行慢一些。你可以通过在代码中设置`device = torch.device('cpu')`来强制使用CPU。

请注意，这些方法可能需要根据你的具体环境和需求进行调整。在尝试任何更改之前，请确保备份你的数据和环境，以防止意外情况发生。