pytorchCUDAバージョンの不整合の問題を解決します
pytorchバージョンを表示
2つの方法があります：
- 最初のタイプ：
Pythonでの出力：
import torch
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.version
- 2番目：
condaリストまたはpipリストを使用する
一般的に、トーチとトーチビジョンのバージョンはここで確認できます。その後、その時点でインストールするようにcudaバージョンが選択され、現在は9.0、10.1、および10.2バージョンがあります。対応するものを見ることができます。
グラフィックカードでサポートされているバージョンを確認してください
入る：
nvidia-smi
ご覧のとおり：
== NVIDIA-SMI 430.40ドライバーバージョン：430.40 CUDAバージョン：10.1 ==
ここで430はNvidiaドライバーバージョンです。サポートされている最高のCUDAバージョンは公式ウェブサイトで見つけることができます。私のCUDAバージョンは10.1です。10.2がインストールされている場合はサポートされません。torch.cuda.is_available（）を使用して報告してください誤り。
環境変数の構成を表示する
/home/name/.bashrcを編集して、CUDA_HOMEまたはCUDA_PATHがcudaのパスで構成されているかどうかを確認します。通常、cudaは/ usr / loca / cudaにあります。このパスは、実際のcudaソフト接続である可能性があります。交換品が対応するcudaバージョンにソフト接続されているかどうか。これにより、バージョンを切り替えることができます。変更後に調達することを忘れないでください。変数を出力して、機能するかどうかを確認します。$ CUDA_HOMEをエコーします。
概要
基本的な構成は、これらに依存することで見つけることができます。一般的なバージョンの問題については、上記の対応するチェックを参照して、問題がどこにあるかを確認してください。