pytorch没有cuda120（PyTorch在缺少CUDA 120的情况下的使用方法）

PyTorch在缺少CUDA 12.0的情况下的使用方法

随着GPU技术的飞速发展，越来越多的深度学习框架开始支持CUDA加速。CUDA是英伟达推出的用于GPU计算的并行计算平台和API，可以利用GPU强大的并行计算能力，加速深度学习算法的训练和推理。然而，虽然CUDA的最新版本为12.0，但是由于各种原因，很多用户可能无法使用CUDA 12.0。

目前，很多深度学习框架都支持CUDA加速，比如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。然而，由于各种原因，例如显卡与CUDA版本不匹配、显卡型号过老等，部分用户无法升级到最新的CUDA版本，遇到了很多困难。

最新的CUDA 12.0仅支持一些特定的显卡型号，如果你的显卡型号不在支持列表中，可能就需要寻找其他解决方案。而且，一些物理服务器的GPU配置会比较老旧，受限于硬件条件，只能使用较老版本的CUDA。

由于很多用户无法使用最新的CUDA 12.0，因此我们需要寻找其他解决方案。在这里，我们提供了一些可供参考的方法和建议，希望对大家有所帮助。

PyTorch有一个CPU版本，可以在没有GPU的情况下使用。它虽然不能进行GPU加速，但是在一些模型较小的情况下，也可以取得不错的效果。在安装PyTorch时，只需要用CPU版本的命令进行安装即可。

安装CPU版本的PyTorch命令如下：

``` pip install torch== -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html ```

需要注意的是，使用CPU版本的PyTorch可能会导致训练速度较慢，因此需要根据自己的需求进行选择。

如果您的显卡型号不支持CUDA 12.0，您可以尝试使用其他版本的CUDA。在使用不同版本的CUDA时，需要匹配相对应的PyTorch版本，否则可能会出现不兼容的问题。

安装其他版本的CUDA可以参考官方文档中的安装指南：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html。

如果您无法使用PyTorch，还可以考虑使用其他的深度学习框架，比如TensorFlow、MXNet等。不同的框架有不同的特点和优势，需要根据自己的需求进行选择。

在没有CUDA 12.0的情况下，我们可以通过使用CPU版本的PyTorch、其他版本的CUDA或其他深度学习框架来解决问题。虽然这些方法可能不能得到最好的性能，但是它们可以帮助我们克服困难，继续进行深度学习研究和开发。