你错了，我的PyTorch版本是支持CUDA的版本

非常抱歉，我理解错误了。你的 PyTorch 版本是支持 CUDA 的版本。你可以使用以下代码获取你的 PyTorch 版本信息：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)

上述代码将打印出你当前安装的 PyTorch 版本以及 CUDA 版本。在 PyTorch 2.0.0 不存在的情况下，如果你的 PyTorch 版本是 1.7.0 或更高版本，并且 CUDA 版本与你的 PyTorch 版本兼容，那么你应该能够使用 optimizer 模块。

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。

如何检查当前PyTorch版本是否支持CUDA？

要检查当前PyTorch版本是否支持CUDA，你可以遵循以下步骤：

1. 首先，确保你的系统已经安装了PyTorch。如果没有安装，你可以通过官方网站或使用pip安装命令来安装。

2. 然后，你可以通过Python代码来检查PyTorch版本，以及系统是否安装了CUDA以及其版本。以下是一个示例代码：

import torch

# 打印PyTorch版本
print("PyTorch Version: ", torch.__version__)

# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available")
    print("CUDA Version: ", torch.version.cuda)
else:
    print("CUDA is not available")

3. 运行上述代码后，如果CUDA可用，它会显示CUDA的版本号；如果不可用，则会显示CUDA不可用的信息。

请确保你的系统上安装了与PyTorch版本相兼容的CUDA Toolkit。如果CUDA可用，PyTorch也支持该版本的CUDA，你就可以使用GPU加速你的模型训练和推理。