（记录深度学习）关于解决torch not compiled with CUDA enabled报错问题

pov：电脑是暗影精灵3，显卡1050ti，跟着csdn大佬教程在conda上安装cuda和CUDNN以及pytorch，出现Torch not compiled with CUDA enabled。

原因：cuda版本与目前显卡驱动版本不一致。

解决方案：

一、查看自己cuda版本

1.右键打开NVIDIA控制面板，上边菜单栏点击帮助——>系统信息——>组件

查看NVCUDA64.DLL，就知道cuda是什么版本了。

 

我的是11.6，然后跟着网上安装了10.2的，结果报错Torch not compiled with CUDA enabled

二、去官网下载对应版本cuda，点击这里，找到对应的cuda，我的是11.6.127（也就是11.6.1）

点击左边部分

安装步骤可以查看其他博客，安装之后配置系统变量。（在系统变量Path里添加这四个目录，如果cuda安装不是默认C盘，根据自己目录添加）

 

三、下载对应的cudnn，点击 这里,点击左边的Download Cudnn，然后下载对应版本cudnn。

11.6的cuda就下载11.x的cudnn，其他版本点击Archived cuDNN Releases去寻找。

 

下载后将cudnn里的bin，lib，include覆盖的cuda目录下的bin，lib，include 

 

四、安装pytorch

进入  官网  选择对应版本的pytorch

这里pytoch的cuda是11.3，我的cuda是11.6，但是仍然可以安装。

打开anaconda prompt终端，使用conda activate 环境名 进入环境（若没建立环境，在base下输入conda create -n 环境名 python=3.7 numpy matplotlib pandas anaconda建立环境，然后再输入conda activate 环境名）

进入环境后输入

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 下载pythorch

没有梯子会慢点，不过也就一两小时，玩手机等。

五、测试

安装pytorch后，输入python 回车

输入

import torch

print（torch.cuda.is_available()）

若结果是Ture，则环境搭建完毕。