查看版本(我的电脑hp): CUDA,CUDNN,Pytorch,NVIDIA驱动-------遇到问题(已解决) Nvidia driver on your system is too old

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