【Pytorch】CUDA版本与显卡不一致问题解决方法

CUDA版本与显卡不一致问题

环境：win10+pytorch+python3.8

报错提示：

GeForce RTX 3070 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.

该提示是因为pytorch的cuda版本与显卡的cuda版本不一致导致的

解决办法：安装支持cuda 11版本的pytorch

第一步：卸载当前的pytorch库

在命令框中输入 pip list，查看所卸载的pytorch库是否在列表中，有些同学是用pycharm安装的，或者库安装在虚拟环境中的另说。

C:\Users\Administrator>pip list
Package          Version
---------------- ------------
-ip              20.1.1
.
.
.
torch            1.6.0+cu101
torchfile        0.1.0
torchvision      0.7.0+cu101

第二步：在cmd中输入 pip uninstall torch

C:\Users\Administrator>pip uninstall torch
Found existing installation: torch 1.6.0+cu101
Uninstalling torch-1.6.0+cu101:
  Would remove:
    e:\01softwarelibrary\12python38\lib\site-packages\caffe2\*
    e:\01softwarelibrary\12python38\lib\site-packages\torch-1.6.0+cu101.dist-info\*
    e:\01softwarelibrary\12python38\lib\site-packages\torch\*
    e:\01softwarelibrary\12python38\scripts\convert-caffe2-to-onnx.exe
    e:\01softwarelibrary\12python38\scripts\convert-onnx-to-caffe2.exe
Proceed (y/n)? y
  Successfully uninstalled torch-1.6.0+cu101

此时卸载成功。

第二步：安装CUDA 11版本的Pytorch

进入pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

根据自身情况选择各个选项，如下图：

不知道具体怎么设计的请移步https://mp.csdn.net/editor/html/104238861，在文章末尾有解释。

复制“command”栏中自动生成的命令，在cmd中运行即可下载。 

but，绝大多数人都会遇到下载速度慢的问题，在清华镜像上又找不到对应的pytorch版本，无法通过更换镜像网站来加快下载速度，所以我们还有一种办法用来提高库的安装效率：

大家点开这个网站：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，眼尖的童鞋应该已经发现了，这个网址就是上面自动生成口令最后附带的网址，在这里我们需要下载对应版本的wheel文件，如下图所示：

这里下载速度就很快，文件也不大，下载完成后文件如下图：

这时打开 CMD 窗口，使用cd口令进入下载文件所在位置：

运行命令：pip install torchvision-0.8.2+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl 即可开始安装：

使用 pip list 查看安装的库：

D:\Backup\Downloads>pip list
Package           Version
----------------- ------------
-ip               20.2.4
.
.
.
torch             1.7.1
torchfile         0.1.0
torchvision       0.8.2+cu110

第三步：验证CUDA是否可用