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神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）

神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）_第1张图片

如图所示，每次用cpu就能跑，但跑非常慢，然后就会把cuda设置为True，这样就在gpu上面跑了，但每次跑到 to(device) 的时候就会卡很久很久，总之还是很慢很慢，所以在朋友的帮助下解决了这个问题。

CUDA版本检查，我的显卡是3060，据说GeForce RTX 30系列显卡仅支持CUDA 11.1及以上版本，于是去安装了CUDA11.1。

检查下环境变量，没毛病：

神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）_第2张图片

然后再在终端执行：nvcc -V 检查下，没毛病：

神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）_第3张图片

接着，在pytorch官网找到cuda11.1对应的pytorch版本的安装方式：

神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）_第4张图片

执行：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

后来又遇到了好多问题，这里不细节讲了吧，直接把我一些做法说出来：

cuda11.1 + python3.9 + 最新的torch，tensorflow，tensorbord等等（python3.7 和 cuda11.1貌似不匹配，老出错，直接改成python3.9，然后就成了）

另外还有一些细节的关于代码的错误，我发在其他博客里面了，不同的代码可能会遇到不同的错误，就不放在这里讲了

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