pytorch CUDAバージョンの不一致の問題解決

pytorch CUDAバージョンの不一致の問題解決

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小結

pytorchバージョンの表示
2つの方法があります.

第1種:pythonで出力:

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

第2種:conda listまたはpip list

を使用する
一般的にtorchのバージョンとtorchvisionのバージョンが表示され、cudaのバージョンは当時選択されてインストールされていましたが、現在は9.0,10.1,10.2のバージョンがあります.対応が見えます.
ビデオサポートされているバージョンの表示
入力:

nvidia-smi

表示:==NVIDIA-SMI 430.40 Driver Version:430.40 CUDA Version:10.1==
ここ430これは英偉達駆動バージョンで、最高サポートのCUDAバージョンは公式サイトで調べることができて、それから私のここのCUDAのバージョンは10.1で、もしあなたが10.2をインストールしたらサポートしないで、torchを使います.cuda.is_available()はFalseを報告します.
環境変数の構成の表示
編集/home/name/.bashrc、中のCUDAを見てHOMEまたはCUDA_PATHはcudaのパスを構成しているかどうか、一般的にcudaは/usr/loca/cudaで、このパスはあなたの実際のcudaのソフト接続かもしれません.交換したcudaバージョンが対応するcudaバージョンにソフトに接続されているかどうかは、バージョンの切り替えを実現します.修正が終わったらソースを覚えてください.変数を出力して有効かどうかを確認します.echo $CUDA_HOME.
小結
基本的な配置はこれらで調べられるはずですが、一般的なバージョンの問題はこの上の対応を参照して調べるとどこに問題があるかわかります.