NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

问题描述：

1. NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
2. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
3. If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

解决办法：

        1.  先激活你的conda环境，再打开其中python环境，导入torch包，查看其支持的sm类型：

import torch
torch.cuda.get_arch_list()

        得到如下结果：“['sm_37', 'sm_50', 'sm_60', 'sm_70']”

         可得知该torch版本不支持“sm_80”。因此，需要更换支持sm_80的torch。

        2. 查询支持“sm_86”的torch版本：

sm支持的torch版本

        可以查询到支持“sm_86”的版本为：“1.8.0”与“1.8.1”：（注意：它们对应的cuda是11.1）

         3. 在这里查询torch对应的版本号且确保对应的cuda是111：

        因为本人的conda中的python环境是python3.6，linux系统，因此下载的是红线框中的版本！

        4. 先把之前的torch，torchvision，torchaudio卸载，然后在linux端输入以下命令进行安装：

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch-1.8.1%2Bcu111-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

         如果上述代码安装速度太慢，可以先把whl提前下载到linux文件中，然后再安装：（本人使用的是这种方式）（下载速度太慢，要么搭梯子，要么迅雷）

pip install torch-1.8.1+cu111-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 

        如果已配置pip镜像源，也可以直接指定版本号安装：（可以尝试下，但不保证能解决sm_86问题）

pip install torch==1.8.1

         5.  查找与torch版本所对应的torchvision与torchaudio版本：

与torch版本所对应的torchvision与torchaudio版本的查找

         通过查找可知，与torch1.8.1对应的torchvision版本为0.9.1，torchaudio版本为0.8.1：

         6. 安装指定版本的torchaudio与torchvision：

pip install torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1

        7. 按照步骤1，再次查询已安装的torch支持的sm类型：

         可以看到当前的torch版本已支持“sm_86”！

        8. 再次训练模型，成功加载，不再报错，问题解决！