从根本上解决Torch 适配CUDA报错 cuda 版本不匹配、torch版本过高

PyTorch 与 CUDA 版本不兼容：错误及解决方法

简介

PyTorch 是一个深度学习框架，它需要 CUDA 的支持才能在 GPU 上运行加速计算。如果您在使用 PyTorch 时遇到 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 错误或 "RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10020)" 错误，则可能是因为您的 PyTorch 版本与 CUDA 版本不兼容。

理解错误原因

这两个错误都是由 PyTorch 与 CUDA 版本不兼容引起的。由于 PyTorch 依赖于 CUDA 提供 GPU 加速支持，因此版本不匹配会阻止 PyTorch 正确运行。

解决方案

以下提供了三种解决 PyTorch 和 CUDA 版本不兼容问题的解决方案：

1. 降级 PyTorch 版本

如果您已安装了与 CUDA 版本不兼容的 PyTorch 版本，您可以将其降级到兼容的版本：

• 卸载当前安装的 PyTorch 版本。
• 下载与您的 CUDA 版本兼容的 PyTorch 版本。
• 安装下载的 PyTorch 版本。

代码示例：

pip uninstall torch
pip install torch==[兼容 CUDA 版本]

2. 选择正确的 GPU 版本

如果您使用的是 GPU，请确保您安装了与您的 GPU 兼容的 PyTorch 版本：

• 检查您的 GPU 型号。
• 下载与您的 GPU 兼容的 PyTorch 版本。
• 安装下载的 PyTorch 版本。

代码示例：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

3. 更新驱动程序

如果您的驱动程序版本过旧，则需要更新它们：

• 下载与您的显卡兼容的最新驱动程序版本。
• 安装下载的驱动程序版本。

其他建议

除了上述解决方案外，您还可以尝试以下方法：

• 重新安装 PyTorch。
• 重新安装 CUDA。
• 使用 Anaconda 来管理 PyTorch 和 CUDA 的安装。

如果您仍然遇到问题，您可以尝试在 PyTorch 官方论坛或 GitHub 上寻求帮助。

结论

本文提供了三种解决 PyTorch 与 CUDA 版本不兼容问题的解决方案。如果您遇到 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 或 "RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10020)" 错误，您可以尝试降级 PyTorch 版本、选择正确的 GPU 版本或更新驱动程序。如果您仍需要帮助，请考虑在 PyTorch 官方论坛或 GitHub 上寻求支持。

常见问题解答

Q1. 如何检查我的 CUDA 版本？

• Windows： 打开命令提示符并输入 "nvcc --version"。
• Linux/macOS： 打开终端并输入 "nvcc --version"。

Q2. 如何检查我的 PyTorch 版本？

• 在 Python 解释器中，输入 "import torch" 并打印 "torch.version"。

Q3. 我可以同时使用多个 CUDA 版本吗？

• 是的，您可以使用 CUDA Toolkit 管理器来管理多个 CUDA 版本。

Q4. 更新驱动程序后需要重新启动计算机吗？

• 是的，更新驱动程序后通常需要重新启动计算机。

Q5. 如果我遇到其他问题怎么办？

• 请在 PyTorch 官方论坛或 GitHub 上寻求支持。