pytorch和ninja适配版本

PyTorch与Ninja并没有直接的适配版本关系。PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，而Ninja是一个用于构建高效的编译系统的工具。它们在不同的领域发挥作用。

PyTorch本身并不依赖于Ninja，而是使用默认的构建系统来编译和构建源代码。在大多数情况下，PyTorch会使用CMake和GCC等工具来进行构建。因此，你不需要显式地安装或适配PyTorch和Ninja之间的版本。

然而，如果你希望在构建PyTorch源代码时使用Ninja，你可以通过以下步骤进行配置：

1. 首先，确保你已经安装了Ninja。你可以通过包管理器（如apt、brew等）或从源代码进行安装。

2. 接下来，在构建PyTorch之前，设置环境变量`CMAKE_GENERATOR`为`Ninja`。这会告诉CMake在构建过程中使用Ninja。

例如，在Linux或macOS上，你可以运行以下命令：

export CMAKE_GENERATOR=Ninja

3. 最后，按照正常的PyTorch构建步骤进行构建。确保在运行`cmake`命令时传递适当的参数和选项。

请注意，使用Ninja进行编译可能会提高构建速度，并且对于大型项目来说特别有用。但这只是一个选择，并不是必需的。你可以根据自己的需求和配置选择是否使用Ninja。

相关问题

CUDA10.2适配的pytorch版本

以下是CUDA 10.2适配的PyTorch版本：

- PyTorch 1.7.1
- PyTorch 1.6.0
- PyTorch 1.5.0
- PyTorch 1.4.0
- PyTorch 1.3.1

建议使用与CUDA版本完全兼容的PyTorch版本，以获得最佳性能和稳定性。您可以通过以下命令安装适配CUDA 10.2的PyTorch版本：

pip install torch==1.7.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

请注意，此命令仅适用于安装PyTorch及其CUDA 10.2支持的版本。如果您使用其他版本的CUDA，请根据您的CUDA版本选择适当的PyTorch版本。