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的组合,通常会遇到一些运行时错误或性能瓶颈。 以下是一些兼容性情况的示例,以代码的形式展现: importtorch# 检查CUDA版本和PyTorch版本print("PyTorch版本:",torch.__version__)print("CUDA版本:",torch.version.cuda...
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。
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。