cuda版本太高没有pytorch适配怎么办

如果CUDA版本太高而没有适配的PyTorch版本，你可以尝试以下几种方法来解决问题：

1. 降低CUDA版本：如果你的CUDA版本过高，可以尝试降低到PyTorch所支持的版本。你可以在PyTorch官方文档中查找到PyTorch与CUDA的兼容性信息，然后根据文档指引进行降级操作。

2. 更新PyTorch版本：尝试升级PyTorch到与你的CUDA版本兼容的最新版本。PyTorch通常会在新版本中添加对新的CUDA版本的支持，因此更新PyTorch可能会解决与CUDA版本不兼容的问题。

3. 使用CPU运行：如果你无法将CUDA版本降低或更新PyTorch版本，你可以尝试在CPU上运行程序。虽然在GPU上运行通常会更快，但PyTorch也支持在CPU上运行，并且可以提供相似的功能。

4. 使用其他深度学习框架：如果以上方法都不可行，你可以考虑使用其他深度学习框架来代替PyTorch。例如，TensorFlow也是一种流行的深度学习框架，它可能具有对你所使用的CUDA版本的适配。

记住，在进行任何更改之前，建议先备份你的环境和数据，以防出现意外情况。