linux服务器解决CUDA跟pytorch版本不匹配的问题

2024-07-16 13:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

运行代码出现RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR when calling `cublasCreate(handle)已解决出现上述情况主要是因为cuda版本跟pytorch版本不匹配问题导致的。

1、先查看查看CUDA是否可用

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入 torch.cuda.is_available() # 查看CUDA是否可用如果返回是false那就是不可用如果是true就是可用

2、再查看当前的pytorch版本

在这里插入python >>>import torch >>>print(torch.__version__)

3、然后查看cuda版本号

torch.cuda.device_count() # 查看可用的CUDA数量 torch.version.cuda # 查看CUDA的版本号

4、然后下载跟CUDA版本相匹配的pytorch版本

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

可以去pytorch官网下载跟自己cuda版本相匹配的pytorch版本 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 举个简单的例子看下面这种：在这里插入图片描述 pytorch1.10.1版本，可以安装CUDA版本为10.2或者11.3，最下面的那条命令是仅支持CPU，一般为了避免出错，都是根据官网给出的跟pytorch版本对应的CUDA命令进行安装。（如果自己单独安装可能会报错，出现各种不兼容的情况）

5、然后查看查看CUDA是否可用

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入 torch.cuda.is_available() # 查看CUDA是否可用返回为true即为可用

否则卸载pytorch重新按照上面的步骤安装： ①、使用conda卸载pytorch

conda uninstall pytorch conda uninstall libtorch

②、使用pip卸载pytorch

pip uninstall torch

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