对于未找到适用于PyTorch的软件包Cuda 8,可能有以下几种解决方案:
- 升级Cuda版本:PyTorch对于不同的版本有不同的要求,可以尝试升级到更高版本的Cuda,以满足PyTorch的需求。可以参考NVIDIA官方文档了解不同版本的Cuda和PyTorch的兼容性。
- 降级PyTorch版本:如果不想升级Cuda,可以尝试降级PyTorch版本,以适配当前的Cuda版本。可以在PyTorch官方文档或GitHub仓库中找到历史版本的PyTorch,并选择与Cuda 8兼容的版本进行安装。
- 安装适用于Cuda 8的软件包:如果必须使用Cuda 8,并且找不到适用于PyTorch的软件包,可以尝试安装其他适用于Cuda 8的深度学习框架,如TensorFlow等。这样可以在Cuda 8环境下进行深度学习开发,只是需要切换到其他框架。
总结:
对于未找到适用于PyTorch的软件包Cuda 8,可以通过升级Cuda版本、降级PyTorch版本或安装其他适用于Cuda 8的深度学习框架来解决问题。具体选择哪种方案取决于实际需求和限制条件。
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