PS:本文是因为安装pytorch_lighting导致的版本对应不上。
遇到如下问题:Nvidia driver on your system is too old
这样问题并不是CUDA的版本太老了,而是Pytorch和CUDA版本不匹配,最好先确认的版本。
解决办法:最后发现是pytorch版本不匹配,太新了,从新安装老的pytorch版本即可 pip install torch==1.0 torchvision
当前版本汇总:
CUDA 7.5 nvcc -V
NVIDIA驱动410.48
nvidia-smi
python 3.7.4
CUDNN 7.4.2 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
Pytorch python->import torch->print(torch.__version__)
下面网址记录了: TensorFlow、PyTorch各版本对应的CUDA、cuDNN关系_caiguanhong的博客-CSDN博客
1 CUDNN与CUDA的对应关系,
2 NVIDIA驱动与CUDA的对应关系,
3 Pytorch与CUDA的对应关系
2 NVIDIA驱动与CUDA的对应关系,
1 查看cuda版本(我的7.5)
nvcc -V
或者
用此指令查看cuda版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
显示结果
下面是cuda和对应的pytorch可用版本(10.0最高装pytorch的1.2)
2 查看NVIDIA驱动版本
nvidia-smi
指令如果有先显示如下图,表示驱动安装成功,或者说有驱动
(410.48是2021.06.07我的电脑显示的版本)
因为我当时安装的驱动包是这个版本NVIDIA-Linux-x86_64-410.93(并没有对应上,慌了)
下图是显卡驱动与cuda的本本对应关系:(我的其实是满足要求的)
3 看下本机python版本(3.7.4)(与当初安装一样)
4 查看CUDNN版本(7.4.2)
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
PS:我查看了下记录我确实当初安装的是7.4.2.24,ok,没问题,剩下就是检查pytorch版本
5 查看pytorch版本
python
import torch
print(torch.__version__)
PS:应该问题就出在这个pytorch版本上
重新安装老一点的对应版本即可
pip install torch==1.0 torchvision