确定不同版本的Torch在训练期间分配的最大GPU内存，可以使用以下代码示例：

import torch

# 设置设备为GPU
device = torch.device("cuda")

# 定义模型和输入数据
model = YourModel().to(device)
inputs = torch.randn(batch_size, input_size).to(device)

# 循环遍历不同版本的Torch
torch_versions = ["1.0.0", "1.1.0", "1.2.0", "1.3.0", "1.4.0", "1.5.0", "1.6.0", "1.7.0"]
for version in torch_versions:
    # 设置当前使用的Torch版本
    torch_version = torch.__version__
    if torch_version != version:
        torch.__version__ = version
        print(f"Using Torch version {version}")
    
    # 运行模型，并获取分配的最大GPU内存
    with torch.autograd.profiler.profile(use_cuda=True) as prof:
        model(inputs)
    print(f"Max GPU memory allocated for Torch version {version}: {prof.total_average().cuda_max_memory_allocated}")

上述代码示例中，我们首先导入了torch库，并设置了设备为GPU。然后，我们定义了一个模型和输入数据。接下来，我们循环遍历不同版本的Torch，通过设置torch.__version__来切换Torch版本。

在每个版本的Torch中，我们使用torch.autograd.profiler.profile来运行模型，并使用.cuda_max_memory_allocated属性获取分配的最大GPU内存。最后，我们打印出每个版本的最大GPU内存分配情况。

请注意，修改torch.__version__可能会导致其他依赖于Torch版本的代码出现问题。因此，在测试不同版本的Torch时，请确保代码的其他部分不会受到影响。