如何检查 cuda版本 与pytorch 兼容
时间: 2023-06-25 14:08:12 浏览: 1263
如何搭建pytorch环境的方法步骤
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。
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