我不得不留在CUDA 10.0上进行个人项目。
我没有安装适用于CUDA 10.0的Pytorch版本,而是意外地安装了CUDA 10.1支持的Pytorch 1.7。特别是,我安装了它由
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
字符串
令人惊讶的是,到目前为止一切正常,尽管CUDA版本不匹配。
为了验证我的安装,我运行了collect_env.py
中给出的代码,它很好。
我只是想知道一些事情。
- Pytorch团队是否正式评论Pytorch 1.7与CUDA 10.0兼容?
1.是否有更严格的方法来验证我的Pytorch安装?
2条答案
按热度按时间lpwwtiir1#
令人惊讶的是,到目前为止一切正常,尽管CUDA版本不匹配。
次要版本之间的更改应该可以工作(像这样的不匹配在我的情况下工作),尽管在
10.x
版本(source)中没有兼容性的承诺,只是因为11.x
将有binary compatibility。Pytorch团队是否正式评论Pytorch 1.7与CUDA 10.0兼容?
据我所知,listed wheels不包括
10.0
CUDA和PyTorch1.7.0
(最新的10.0
支持似乎是1.4.0
)。是否有更严格的方法来验证我的Pytorch安装?
如上所述,可能会克隆PyTorch的GitHub存储库,恢复到标记的版本,并运行测试(文件夹here,cuda测试文件here之一),但对于个人项目可能会过多。
6tqwzwtp2#
Pytorch Previous Version Log提供CUDA版本9.2、10.1、10.2和11的安装。因此,CUDA 10可能不受官方支持。