PyTorch 常见问题

六、常见问题

• 要不要单独装 CUDA Toolkit？用 pip 装 PyTorch 一般不需要，wheel 自带运行时；只有需要自己编译 CUDA 扩展时才装完整 Toolkit。
• conda 和 pip 混用会怎样？容易产生同一环境里两套 CUDA 库冲突，建议一个环境只用一种包管理器装 PyTorch 系依赖。
• torch.load 报警告说安全问题怎么办？使用 weights_only=True 加载纯权重，或改用 safetensors 格式。
• 为什么 eval 模式显存还是会涨？推理时如果没加 no_grad，中间激活仍然会建图。推理务必用 torch.no_grad() 或 torch.inference_mode()。
• 具体版本组合、支持矩阵、wheel 的 CUDA 标签以官方安装页与发行说明为准，不同版本间差异较大，不要照抄旧教程里的版本号。