环境介绍

window10
Python36虚拟环境
   python: 3.6.13
   cudatoolkit 10
   cudnn: 7
   pytorch: 1.2
   GPU：GeForce GT 730 算力：3.5

安装pytorch遇到的一些问题

pytorch安装后测试是否可用

import torch
 
print(torch.__version__) 
print(torch.cuda.is_available())
 
x=torch.randn(1)
if torch.cuda.is_available():
    device=torch.device("cuda")
    y=torch.ones_like(x,device=device)
    x=x.to(device)
    z=x+y
    print(z)
    print(z.to("cpu",torch.double))

上面这段代码主要测试了

1. torch是否安装成功
2. torch是否可以使用cuda加速

我猜肯定出现错误，出现错误可以接着往下看

一台电脑是否可以安装不同版本的pytorch,cuda…

一台电脑可以安装不同版本的cuda,pytorch,python,你只需创建不同的虚拟环境就行了。

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

当你出现这个错误时，不妨试试降低pytorch的版本。

我的台式电脑就出现了这种情况，我是这样解决的，又切换了一个虚拟环境，安装了较低版本的cudatoolkit,和cudnn,其实cuda和cudnn不是最主要的，但是如果你回退不到低版本的pytorch，可以这样试试，下载低版本的cudatoolkit和cudnn

降低pytorch版本的方法直接安装就行了，实在不行就在创建个虚拟环境

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下面是torch& torchvision对应版本

查看torch版本

在anaconda prompt激活环境，进入python,输入下面的代码

import torch
print(torch.__version__)

查看自己电脑的GPU算力

首先找到cuda的安装目录，一般是下面的这个目录

然后进入cmd,进入这个文件夹，一次输入图片中的文件地址

上图中的箭头就是GPU的算力，同时也能查看你的CUDA驱动器版本，GPU类型上面的红框就是