我环境中pytorch版本是11.8，但是我的cuda版本是10.1，不兼容，我下载了12.0的cuda怎么在我的环境中用

你可以考虑升级你的pytorch版本，使其与cuda 12兼容。也可以尝试手动编译pytorch以支持你的cuda版本。例如，使用conda或pip安装pytorch时，添加正确的cuda版本和cudatoolkit版本。更多关于pytorch和cuda版本兼容性的信息，可以在pytorch官方文档中找到。

相关问题

我在pytorch官网上只找到11.8版本，但是我的cuda是12.0

如果您的CUDA版本是12.0，您需要使用PyTorch的CUDA 11.1版本，因为PyTorch目前不支持CUDA 12.0。

您可以在以下链接中找到PyTorch CUDA 11.1版本的安装指南和下载链接：https://pytorch.org/get-started/locally/

如果cuda是12.0版本但 pytorch只有11.8怎么办

如果您的CUDA版本是12.0，而PyTorch只支持11.8版本，您可以尝试以下几种解决方案：

1. 升级PyTorch：查看PyTorch的官方文档或GitHub页面，了解是否有支持CUDA 12.0的最新版本。如果有，您可以升级您的PyTorch版本以与CUDA 12.0兼容。

2. 降级CUDA：如果您不想升级PyTorch或找不到与CUDA 12.0兼容的PyTorch版本，您可以尝试降级您的CUDA版本。您可以查找适用于CUDA 11.8版本的安装程序，并将您的CUDA版本降级到11.8。

3. 等待更新：如果目前没有适用于CUDA 12.0的PyTorch版本，并且您不想降级CUDA版本，您可以等待PyTorch发布与CUDA 12.0兼容的更新。通常，PyTorch会定期发布新版本，以支持最新的CUDA版本。

请注意，进行CUDA和PyTorch版本的更改可能需要进行其他配置和依赖项的更改。在进行任何更改之前，建议仔细阅读相关文档和教程，并备份您的环境以防止意外情况发生。