Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch

Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch

问题描述:“具有CUDA功能的笔记本GPU sm_86与当前PyTorch不兼容”
先明白这个顺序对应关系:GPU->CUDA->pytorch
那原因就有三种:

原因一:显卡与CUDA版本不对应
说白了就是显卡越好就要装版本更高的CUDA,下图为显卡算力图和CUDA要求的算力图:

显卡算力图
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第1张图片

CUDA要求算力图
10.X版本的CUDA最高支持算力为7.5的显卡,所以不支持3060 3070 3080 的显卡。
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第2张图片
而11.X的CUDA可以支持8.0算力以上的显卡,所以3060 3070 3080 要装11.X版本的CUDA
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第3张图片
原因二:CUDA版本与pytorch版本不对应

点击我的链接去pytorch官网对应页面下载。链接官网

原因三:三者都不对应

后话
建议观看这个B站UP主的视频视频链接,他把深度学习的环境一条龙都教了。我的问题出在安装了他视频中10.1版本的CUDA(他其他步骤是对的,唯独这个CUDA版本要因人而异,因为显卡有区别),和我的3070不符,而出现标题的错误。
然后我把按照他视频中的操作:把CUDA10.1卸了,再装11.3,自己再去pytorch官网搜对应的pytorch1.12(上文已给出链接),在Anaconda prompt(命令是conda activate py38)进入py38虚拟环境(这里视频教的是建py37,但是py37不支持1.12版本的pytorch,所以我建的是py38)输入安装命令进行安装。
然后去pycharm 中,查看装好没:
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第4张图片
装好了!哈哈哈哈哈

Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第5张图片
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第6张图片
代码成功运行,再没有出现标题的错误,成功训练:
(运行的时候记得把pycharm右下角的编译器换成py38)
Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch_第7张图片

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