这个不一定，之前问题比较多。pytorch1.7之后的版本，兼容性大大提高。
高版本CUDA与低版本PyTorch:一般情况下,高版本的CUDA驱动是向后兼容的,意味着它可能能够支持一些低版本的库。但是,由于PyTorch与CUDA之间存在一些底层依赖,因此低版本的PyTorch可能无法完全利用高版本CUDA的特性和优化。 低版本CUDA与高版本PyTorch:大多数情况下,高版本的PyTorch不支持低版本的CUDA。如果你尝试使用不兼容...
这个不一定，之前问题比较多。pytorch1.7之后的版本，兼容性大大提高。