如何检查你的 PyTorch 版本和 CUDA 版本是否兼容

要检查 PyTorch 版本和 CUDA 版本是否兼容，可以执行以下步骤：

1. 查看安装的 PyTorch 版本：

import torch
print(torch.__version__)

2. 查看 CUDA 版本：

nvcc --version

3. 检查 PyTorch 是否支持安装的 CUDA 版本。可以在 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 的“Get Started”页面中找到支持的 CUDA 版本列表。例如，如果你的 CUDA 版本是 10.2，则可以使用 PyTorch 1.8.0 或更高版本。

4. 如果你的 PyTorch 版本和 CUDA 版本不兼容，则需要更新 PyTorch 版本或安装新的 CUDA 版本。

注意：如果你使用的是 Anaconda 环境，则可以使用以下命令来安装特定版本的 PyTorch：

conda install pytorch=1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

其中，`cudatoolkit` 参数应与你安装的 CUDA 版本相匹配。