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在安装 PyTorch 时，CUDA 版本的选择需要关注 ​​三个关键点​​，它们的优先级如下：

​​1. nvcc --version（编译时 CUDA 版本）​​
​​作用​​：显示当前安装的 CUDA Toolkit 版本（即编译器 nvcc 的版本）。
​​命令​​：
nvcc --version
​​示例输出​​：
nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler version 11.7.99
​​意义​​：
这是 PyTorch ​​实际编译时使用的 CUDA 版本​​。如果 PyTorch 是用 CUDA 11.7 编译的（如你指定的 pytorch-cuda=11.7），则必须保证 nvcc 版本 ≥ 11.7，否则可能无法运行。

​​2. nvidia-smi（驱动支持的 CUDA 版本）​​
​​作用​​：显示 NVIDIA 驱动支持的 ​​最高 CUDA 版本​​（即驱动兼容性）。
​​命令​​：
nvidia-smi
​​示例输出​​：
CUDA Version: 12.1
​​意义​​：
这是驱动支持的 ​​最大 CUDA 版本​​，但 PyTorch 实际使用的 CUDA 版本由 nvcc 和 PyTorch 自身决定。如果 nvidia-smi 显示的版本 ≥ PyTorch 需要的版本（如 11.7），则兼容。
​​3. PyTorch 的 CUDA 版本（torch.version.cuda）​​
​​最终决定因素​​：PyTorch 预编译包内置的 CUDA 版本。
​​检查命令​​：
import torch
print(torch.version.cuda) # 输出 PyTorch 实际使用的 CUDA 版本
​​示例输出​​：
11.7
关键点​​：
即使 nvcc 和 nvidia-smi 显示更高版本，PyTorch 仍会使用它编译时的 CUDA 版本（如 11.7）。只要驱动兼容（nvidia-smi 版本 ≥ 11.7），即可正常运行。

总结 pytorch的cuda版本不能超过nvcc --version显示的版本