Cuda和Pytorch的兼容性
在安装 PyTorch 时，CUDA 的兼容性通常需要特别注意。CUDA 的兼容性分为两部分：PyTorch 本身的 CUDA 版本和你的系统上安装的 CUDA 驱动版本。
CUDA 驱动的兼容性
1.CUDA 驱动向下兼容：CUDA 驱动程序一般是向下兼容的。这意味着如果你的系统上安装了较新的 CUDA 驱动（例如 11.4），驱动程序本身应该能够支持运行用较旧版本的 CUDA 编译的应用程序。
2.运行时兼容性：即便你安装了 CUDA 11.4 的驱动，只要你的 GPU 驱动足够新，PyTorch 编译的 CUDA 11.1 程序理论上是可以运行的。
PyTorch 和 CUDA 工具包的兼容性
PyTorch 安装包通常会自带特定版本的 CUDA 工具包。因此，即便你的系统上安装了 CUDA 11.4，当你安装一个支持 CUDA 11.1 的 PyTorch 版本时，它会自带合适的 CUDA 工具包。安装时，你不需要在系统上专门安装 CUDA 11.1。
如何选择 PyTorch + CUDA
1.使用官方安装器：在安装 PyTorch 时，使用 PyTorch 官方网站的安装命令。选择与你的 CUDA 驱动版本兼容的 PyTorch 版本。例如，通过 pip 或 conda 安装时，选择一个与你的 GPU 驱动兼容的 CUDA 版本。
2.无需额外安装 CUDA 工具包：如果你使用 PyTorch 提供的 CUDA 包（如 torch 的安装选项），你不需要在系统中安装 CUDA 工具包，因为 PyTorch 会自动处理。
实践建议
1.确保你的 NVIDIA 驱动程序是最新的，以支持所有 CUDA 版本。
2.使用 PyTorch 官方推荐的安装命令来确保兼容性。
3.如果遇到问题，检查 PyTorch 和 CUDA 的版本匹配，并参考 PyTorch 的官方文档和社区支持。