Resuelva el problema de la inconsistencia de la versión de Pytorch CUDA

Ver versión de pytorch

Hay dos maneras:

• El primer tipo:
  salida en python:

import torch
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.version

• El segundo:
  use conda list o pip list

Generalmente, puede ver la versión de torch y torchvision aquí, y luego se eligió instalar la versión cuda en ese momento, y ahora hay versiones 9.0, 10.1 y 10.2. Se puede ver el correspondiente.

Verifique la versión compatible con la tarjeta gráfica

entrar:

nvidia-smi

Puede ver:
== NVIDIA-SMI 430.40 Versión del controlador: 430.40 Versión CUDA: 10.1 ==

Aquí 430 es la versión del controlador de Nvidia. La versión CUDA compatible más alta se puede encontrar en el sitio web oficial. Entonces mi versión CUDA es 10.1. Si tiene 10.2 instalado, no será compatible. Utilice torch.cuda.is_available () para informar Falso.

Ver la configuración de variables de entorno

Edite /home/name/.bashrc para verificar si CUDA_HOME o CUDA_PATH está configurado con la ruta de cuda. ​​Generalmente, cuda está en / usr / loca / cuda. ​​Esta ruta puede ser su conexión suave de cuda real. Si el reemplazo está conectado por software a la versión cuda correspondiente, para que la versión se pueda cambiar. Recuerde obtenerlo después de la modificación. Genere la variable para ver si funciona. echo $ CUDA_HOME.

resumen

La configuración básica se puede encontrar confiando en estos. Para problemas generales de versión, consulte la verificación correspondiente arriba para saber dónde está el problema.