CUDA版本与Pytorch版本不适配问题解决方法

遇到的问题

  cuda版本跟pytorch版本不适配。

解决办法记录

  查找当前的cuda版本，发现为12.2。

  查找当前pytorch的版本，为2.0.1。

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

第一步，更换成对应的版本，参考资料。

Pytorch环境配置——cuda、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法_cuda12.2对应的pytorch-CSDN博客。

  找到cuda和pytorch的版本对应表。

  将cuda降级到11.3，pytorch降级到1.10.1，torchvision降级到0.11.2。
第二步，cuda安装。

cuda11.3安装

参考教程：

卸载错误的cuda版本+安装正确的cuda+cudnn+pytorch

电脑配置cuda11.3+cudann+torch踩坑(详细版)

  查看安装好的cuda。

第三步，cuDNN安装。

cuDNN下载

第四步，anaconda安装。

anaconda安装教程

  anaconda安装路径。

Tips:安装anaconda的时候，自己选择安装路径，就会一直卡进度条，后面选择默认路径安装，很快就成功了。

  查看conda版本。

第五步，pytorch安装。
  创建虚拟环境pytorch。

在pytorch官网找对应的版本。

  使用命令安装pytorch。

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

  上面创建的虚拟环境的python版本可能太高，pytorch可能不兼容，所以重新创建一个python3.7的虚拟环境my_env。

conda 创建、激活、退出、删除虚拟环境_conda退出虚拟环境

  进入虚拟环境。

  将指令复制到conda prompt中。

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

  到这里就大概把环境配好啦，剩下的就是安装各种代码所需要的库。