怎么确认安装的 Apex 库版本与 PyTorch 版本兼容

要确认Apex库版本与PyTorch版本兼容，可以在Apex库的官方GitHub页面上查看支持的PyTorch版本。通常，Apex库的版本号中会包含支持的PyTorch版本号。例如，Apex v0.1支持PyTorch v0.4，Apex v0.2支持PyTorch v0.4和v1.0。在安装Apex库之前，先查看并确认支持的PyTorch版本与自己的PyTorch版本是否一致。如果不一致，则需要升级或降级PyTorch版本或选择合适的Apex版本。

相关问题

确认您的CUDA版本与PyTorch版本兼容

在使用PyTorch时，需要确保CUDA版本与PyTorch版本兼容。您可以在PyTorch官方网站上查看支持的CUDA版本和PyTorch版本的对应关系。此外，您还可以使用以下命令来检查您的CUDA版本是否与安装的PyTorch版本兼容：

import torch
print(torch.version.cuda)

如果输出与您安装的CUDA版本相同，则表示二者兼容。否则，需要更新CUDA或PyTorch版本以实现兼容。

如何检查 cuda版本 与pytorch 兼容

要检查CUDA版本与PyTorch兼容性，可以使用以下步骤：

1. 查看CUDA版本：在Linux终端中输入`nvcc --version`，或在Windows电脑中进入`NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64\Release`目录下，运行`deviceQuery.exe`，即可查看CUDA版本。

2. 查看PyTorch支持的CUDA版本：在PyTorch官方文档中，可以查看当前版本的PyTorch所支持的CUDA版本。例如，PyTorch 1.7.0支持CUDA 10.1、10.2和11.0。

3. 确认CUDA和PyTorch版本兼容性：根据上述两个步骤所得到的信息，确认当前安装的CUDA和PyTorch版本是否兼容。如果不兼容，需要升级或降级其中一个或两个软件，以保证兼容性。

总之，要确保CUDA和PyTorch的兼容性，需要关注两者的版本信息，并根据需要进行升级或降级。