pytorch报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

网上各种解决方法,但是我都试了不可以,我实验发现如果不采用gpu环境的pytorch程序无报错,采用使用gpu的pytoch程序报错,采用gpu的tensroflow和keras不报错。这就让我很疑惑,为什么只有采用gpu的pytorch程序才会报错,又联想到windows10有自动更新系统的毛病,所以我怀疑是自动更新把我配的环境搞坏了。所以采取了一下自查行为:

1.查看自己安装torch和torchvision的版本

我的环境是windows10,python版本是3.6.7,笔记本显卡是GTX950m,torchvision版本是cu92/torchvision-0.6.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl,torch版本是cu92/torch-1.4.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl。这个版本是之前按Pytorch官网配置的,运行一直没有问题,从cu92可以看出,cuda环境是cuda==9.2。然后坑就在这里,我们接着看。

2.查看自己配置的cuda版本

通过在终端输入nvcc --version查看cuda配置的版本,发现是之前配置的9.2.
pytorch报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)_第1张图片
有意思的地方来了,我又通过另一种方式显示的查看cuda版本,方式为:
打开NVIDIA控制面板----打开左下角的系统信息----点击组件。
pytorch报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)_第2张图片

看见没看见没!!!他喵的啥时候给我整到10.1版本了!!!
找到了根源所在,博主我就抹了一把泪水,继续了自己的拯救之路。

3.调整与cuda版本对应的torch和torchvision版本

这步我选择不动环境,因为在这个环境下,tensoflow和keras的gpu都能用,那我为了图省事就动pytorch的相关组件吧!
首先进入pytorch的官网,选择自己电脑的配置.
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一目了然可以看见,推荐的搭配是torch1.5.0+cu101和torchvision0.6.0+cu101。cu101即代表cuda==10.1版本。接下来我们直接pip下载安装就成功啦!(安装前要先卸掉已安装的torch和torchvision)

4.号外

通过以上pip指令下载,发现网速极慢,更换了清华镜像源也很慢,最后都导致下载失败(不知道是不是自己家里网的原因)。于是博主不甘心啊,决定曲线救国。看到pip的下载地址指到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,于是我就用手机浏览器登陆以上网址去下载了,下载速度贼快,连的也是家里的wifi。
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注意要找到自己对应的torch和torchvision。
下载到手机之后,再传到笔记本电脑上,然后在终端通过pip install 这两个文件,就安装成功啦!
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pytorch代码也可以在gpu上跑啦!
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开心!!!撒花!!!o( ̄▽ ̄)ブ
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