请问ModelScope中的torch 能用2.1.0 吗 ？

ModelScope中的PyTorch版本应使用平台提供的版本，以确保最佳的兼容性和稳定性。

ModelScope作为一个模型训练和推理的平台，通常会提供与其环境容的PyTorch版本。如果您的代码或模型依赖于PyTorch 2.1.0的特定功能，您可能需要更新代码以适应平台提供的PyTorch版本，或者联系ModelScope的技术支持寻求帮助。这是因为不同的PyTorch版本之间可能存在一些不兼容的变化，这可能会影响到模型的训练和推理过程。

此外，ModelScope Library支持多个深度学习框架进行模型训练和推理，包括但不限于TensorFlow和PyTorch。为了确保您的模型能够在ModelScope上顺利运行，建议您遵循平台的环境安装指南，并使用推荐的Python版本和深度学习框架版本。

总之，如果您计划在ModelScope上使用PyTorch进行模型训练或推理，建议先查阅平台的官方文档，了解支持的PyTorch版本以及如何进行环境配置。如果有必要，也可以咨询ModelScope的技术支持团队，以获得更具体的指导和帮助。这样做可以帮助您避免因版本不兼容而导致的问题，确保模型训练和推理的顺利进行。

ModelScope中的PyTorch版本为2.1.2，因此可以使用Torch 2.1.0。

在ModelScope的环境中，通常会预安装特定版本的深度学习框架，以确保与平台的其他组件兼容。根据可用的镜像信息，ModelScope提供了包含Torch 2.1.2的CPU环境镜像。虽然这个版本比2.1.0稍新一些，但是通常情况下，这两个版本之间的差异不会太大，因此可以认为Torch 2.1.0在ModelScope中是可用的。

在使用ModelScope时，建议遵循以下步骤来确保兼容性：

1. 查看文档：查阅ModelScope的官方文档或社区指南，了解推荐的框架版本和配置要求。
2. 检查环境：在开始项目之前，检查当前ModelScope环境是否支持所需的Torch版本。
3. 更新环境：如果需要，根ModelScope提供的指正确的框架版本。
4. 测试代码：在ModelScope环境中测试您的代够正常运行，并且与Torch 2.1.0兼容。

如果您有特定的模型或应用需求，可能还需要确认其他依赖项的版本，以及它们是否与Torch 2.1.0兼容。在实践中，始终建议使用最新稳定版本的框架和库，以便获得最佳的性能和安全性。

ModelScope中的PyTorch版本为2.1.2，不是2.1.0。

在ModelScope这样的AI开发平台中，通常会提供特定版本的深度学习框架，以确保与平台的其他组件兼容。根据最新的镜像信息，ModelScope提供的CPU环境镜像中包含了Python 3.10和PyTorch 2.1.2以及TensorFlow 2.14.0。这表明ModelScope已经配置了PyTorch 2.1.2版本，而不是2.1.0版本。

如果您需要在ModelScope中使用PyTorch进行模型训练或推理，建议使用平台提供的版本，因为这是最可靠和最兼容的选择。如果您的代码或模型依赖于PyTorch 2.1.0的特定功能，您可能需要更新代码以适应2.1.2版本，或者联系ModelScope的技术支持寻求帮助。通常，不同版本的PyTorch之间会有兼容性的差异，因此在使用新环境时，进行适当的测试和调整是非常重要的。

没有特殊要求的话，试试2.1.2呢。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”