记录GeForce RTX 2080显卡配置pytorch的过程（配置ST-GCN的代码）

最近论文需要跑别人的代码试一下，实验室的小伙伴在他1060的显卡上能运行，但是我把它拿到服务器上来跑，总是遇到问题。先来说一下，我最终的配置：

Python3.6.6 + Pytorch1.2.0 + cudatoolkit10.0.130 + cudnn7.6.0 + torchvision0.4.0，这是我最终成功后用到的各个版本。

再来说一下，配置过程中遇到的一些问题。

1、RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS错误，有帖子说是因为python版本的问题，所以将原来的python3.6.7换为了3.6.6.

2、接着还是RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS错误

这个问题，很多帖子说要2080的显卡要用cuda10以上的版本，所以基本上先锁定要提升cuda版本，试了cuda10.1.168不行，然后就用了cuda10.0.130.   命令： conda install cudatoolkit==10.0.130

3、接着安装cudnn，直接使用conda install cudnn安装即可，它自己会选择和cuda版本对应的安装包。

3、最后安装Pytorch，从官网https://pytorch.org/get-started/locally/可以获得安装命令，记住cuda要选10.0的版本。得到的命令如下：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

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4、接着还有一个错误，【笑哭】咋这么多错误。。。RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 352.00 MiB (GPU 0; 7.80 GiB total capacity; 6.45

哈哈，这个错误，不要慌，可能不是你的环境的问题了，可以试试缩小batch_size的值试试，可以设置较小的值，如1,2,4,8,16.。。。最终找到一个适合自己的值。

希望对大家有用，主要也是想记录一下，怕以后再用到。