PyTorch 版本不支持 CUDA需要改哪行改代码

如果 PyTorch 版本不支持 CUDA，你需要将所有的 `torch.cuda` 替换为 `torch`。这样代码就可以在 CPU 上运行，但是可能会比在 GPU 上慢很多。你还需要在代码中删除所有的 `.cuda()` 和 `.to('cuda')`，因为它们只适用于 CUDA。如果你需要在 CPU 和 GPU 上运行代码，可以使用 `torch.device` 来指定设备。例如，你可以使用以下代码将模型移动到 GPU 上：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

这将检查是否有可用的 GPU，如果有，就将模型移动到 GPU 上，否则就将其移动到 CPU 上。

相关问题

PyTorch 版本不支持 CUDA怎么改代码

如果你的 PyTorch 版本不支持 CUDA，你需要修改代码以在 CPU 上运行。这通常涉及到将模型和数据移动到 CPU 上，并使用 CPU 版本的 PyTorch 操作。

下面是一些可能需要修改的代码示例：

1. 将模型移动到 CPU 上：

model = model.cpu()

2. 将数据移动到 CPU 上：

inputs = inputs.cpu()

3. 使用 CPU 版本的 PyTorch 操作：

output = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)

需要注意的是，将代码修改为在 CPU 上运行可能会导致性能下降，因为 CPU 的计算速度通常比 GPU 慢。如果你的机器支持 GPU，并且安装了支持 CUDA 的 PyTorch 版本，建议你使用 GPU 运行代码来获得更好的性能。

正确版本的pytorch是1.2.0，cuda是10.0，但是我服务器只支持cuda11.0以上版本，我想通过修改代码来适应我的服务器cuda版本，应该修改哪里？

### 回答1：
如果你的服务器只支持 CUDA 11.0 或以上版本，你需要升级你的 PyTorch 版本以适应此 CUDA 版本。

你可以在 PyTorch 的官方网站上下载与 CUDA 11.0 兼容的 PyTorch 版本。下载完成后，你需要将代码中的所有 PyTorch 相关依赖更新为新版本。

如果你在代码中指定了 CUDA 版本，你需要将其更新为 11.0 或更高版本。

除此之外，你需要确保你的服务器已经安装了 CUDA 11.0，并且你的代码可以正确地使用 CUDA 11.0。你可以通过在服务器上运行简单的 CUDA 代码来测试 CUDA 是否正常工作。

总之，要适应服务器的 CUDA 版本，你需要升级 PyTorch 和 CUDA，并在代码中相应地更新相关的依赖和指定的 CUDA 版本。

### 回答2：
要通过修改代码来适应服务器的cuda版本，需要修改代码中与cuda版本相关的部分。在PyTorch中，cuda版本主要涉及到以下几个方面的代码修改：

1. 安装PyTorch时，选择与服务器cuda版本兼容的PyTorch版本。根据服务器支持的cuda版本为11.0以上，应该选择PyTorch的1.7.0及以上版本，因为1.7.0版本开始支持cuda11.0。

2. 引入PyTorch的相关库时，需要将原先的导入语句修改为针对新版本的导入语句。例如，将`import torch`修改为`import torch.cuda`。

3. 如果代码中有使用cuda的相关函数（如`torch.cuda.is_available()`），需要针对新版本进行修改。例如，修改为`torch.cuda.is_available() and torch.version.cuda >= '11.0'`。

4. 如果你的代码中有显式指定使用cuda的地方（如`device = torch.device('cuda')`），需要将cuda版本进行修改，例如`device = torch.device('cuda:0')`。

5. 在代码中使用cuda相关的函数（例如`torch.cuda.FloatTensor()`）时，需要根据新版本的语法进行修改。例如，修改为`torch.cuda.FloatTensor(size)`。

6. 如果代码中使用cuda的操作（如`tensor.cuda()`），需要将其修改为新版本对应的操作。例如，将`tensor.cuda()`修改为`tensor.to(device)`。

综上所述，根据服务器支持的cuda版本为11.0以上，你需要选择适用于此cuda版本的PyTorch版本，在代码中修改相关导入语句、判断cuda是否可用的条件、设备选择以及cuda操作等部分，以适应你的服务器cuda版本。

### 回答3：
要适应服务器上的CUDA版本，需要进行以下修改：

首先，需要将PyTorch的版本升级到与服务器支持的CUDA版本兼容的版本。如果服务器只支持CUDA 11.0及以上版本，则需要将PyTorch版本升级到1.4.0及以上版本，因为在此版本中开始支持CUDA 11.0。因此，你需要在服务器上安装PyTorch 1.4.0或更高版本。

其次，需要修改代码中与CUDA相关的部分。在PyTorch代码中，通常会使用`.cuda()`将模型和张量移动到GPU上进行加速计算。但是在不同版本的PyTorch中，可能需要对代码进行一些修改。

首先，你需要检查代码中是否有使用`.cuda()`的地方，并将其替换为`.to(device)`，其中`device`为指定的CUDA设备。这样可以使代码在不同版本的PyTorch上具有兼容性。

其次，如果在代码中使用了CUDA特定功能或API（例如`torch.cuda.device_count()`），需要注意这些功能在不同版本的PyTorch中可能会有所不同。你可以查阅PyTorch官方文档或版本说明，了解特定版本中CUDA相关功能的变化，并相应地修改代码。

最后，需要确保安装的PyTorch版本与服务器上的CUDA版本兼容，否则可能会出现兼容性问题。可以通过PyTorch官方网站或其他可靠渠道查找PyTorch版本与CUDA版本的兼容性信息，以确保正确选择PyTorch版本。

综上所述，要适应服务器上的CUDA版本，需要升级PyTorch版本到兼容的版本，并相应地修改代码中与CUDA相关的部分，确保在不同版本的PyTorch上均能正常运行。