RTX3060+cuda+pytorch的问题

机械革命X8Pro --RTX3060
在cmd训练其他没问题，在spyder写了一个神经网络，需要调用cuda，结果报错如下：

GeForce RTX 3060 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.

问题原因：pytorch版本与cuda版本不对应。

一、查看cuda版本
右击桌面，NVIDIA控制面板–系统信息–组件，我们可以看到我的版本是cudaa11.1


二、查看pytorch版本
运行cmd：
输入命令：
import torch
print(torch.version)
可以看到我们的pytorch版本是1.6.0
三、查看算力，算力不匹配也会报错

如果你gpu算力是7.5的话，算力是7的cuda可以在上边运行，但算力为7.5的cuda不能够在算力为7的gpu上运行。算力为7的cuda不能够在算力为8的gpu上运行。)说人话，就是cuda算力要低于或等于gpu的算法，但是跨版本就不行。
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#

可以看到我们的版本是461.92.，所对应的cuda版本没有问题：

接下来我们看一下pytorch对应版本是否有问题：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

我们可以看到cuda版本如果是11.1，那么所对应torch的版本应该是v1.8.0，但是我们刚才查看版本是1.6.0。接下来就简单啦。升级我们的pytorch。
复制上图对应11.1的命令到cmd又出现如下报错：
torchvision 0.7.0+cu101 has requirement torch1.6.0, but you’ll have torch 1.8.0 which is incompatible.
那我们就单独再download一遍:
pip install --upgrade torchvision0.9.0
报错如下：
Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘d:\anaconda3.7\anaconda\lib\site-packages\torch\_c.cp37-win_amd64.pyd’
Consider using the --user option or check the permissions.

解决方法：
pip install --user --upgrade torchvision==0.9

再次运行我们的CNN：