pytorch 驱动不兼容_PyTorch 疑难杂症
作为个人笔记使用，持续更新ing，记录在PyTorch使用中遇到过的各种问题和解决方法，如果有幸有看官的话，欢迎留言，共同进步。
installation problems
conda 清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# 使用conda-forge的包的话 输入下一行
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 需要pytorch的话 输入下一行
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
# 查看config
conda config --show
# 需要删除某条镜像的话
conda config --remove channels https://pypi.doubanio.com/simple/
# 恢复默认(未尝试
conda config --remove-key channels
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安装pytorch，首先从Pytorch官网查询命令。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
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由于-c pytorch其实指定了从conda自己的仓库下载，所以为了使用镜像，去掉-c pytorch就好了。
username is not in the sudoers file
使用非管理员账户使用除conda和pip外的命令时，可能会出现这种情况。如下介绍参考资料中成功且最方便的一个。
# 在管理员账户下转到root
su root
# username 替换自己的账号名
adduser username sudo
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no space left on deivce
最常见的情况是，由于服务器长期运行\tmp下空间满了。
# 临时解决方案，在command line下
export TMPDIR=/home/username/tmp
# “永久”方案，不推荐，因为/tmp重启后会清理的
# 在.bashrc
export TMPDIR=/home/username/tmp
source ~/.bashrc
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conda install opencv-python failed
使用conda安装opencv-python时经常出现环境冲突或者package问题，参考，比如no local packages or working links found for opencv-python。
# 经过多次尝试，出现这种情况，可直接使用pip install
# 保险期间检查下是不是conda env的pip
which pip
pip install opencv-python
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可能的原因, 不够确定，有空时再研究下。
版本问题
CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
问题描述：使用代码yolo github时，出现RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED。
解决方案, 这类问题的debug思路：先停用GPU，使用CPU跑代码，看是否是代码问题，修完CPU下代码或没问题时，可以基本判断是cuda，cudnn，vs，python，pytorch中的版本问题。
nvcc -V检测cuda版本，确定pytorch版本和cuda是合适的。可以使用镜像加速安装的过程。
Code Snippet
BatchNorm 的初始化
def weights_init_normal(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find("Conv") != -1:
torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
elif classname.find("BatchNorm2d") != -1:
torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)
torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)
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总结一下：BatchNorm默认情况下 init.uniform_(self.weight) ,但是BatchNorm的weight应该初始化在 1 附近。因为 gamma 其实是在做scale，所以初始值应该接近于1。
CPU 加载 checkpoint trained on GPU
模型使用GPU训练并存下checkpoint，如果直接去torch.load，可能会出现目前只有CPU而报错的情况。
rase AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
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使用：
net.load_dict(torch.load('model.pt', map_location=lambda storage, loc: storage))
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passing in a function, taking a CPU storage and its serialized location as input, and returning some storage to replace it.
高阶(很少用到)的特性
non_blocking
As an exception, several functions such as to() and copy_() admit an explicit non_blocking argument, which lets the caller bypass synchronization when it is unnecessary.
使用non_blocking可以使得数据从cpu读入gpu和gpu kernel的运算实现异步，但是有两个前提条件，1. dataloader使用pin_memory; 2. train loop中不将结果传出到cpu，即没有其他的sync point