pip安装的torch不能使用cuda

1.BUG场景

跑深度学习代码,发现cuda用不了,但是经查看torch和cuda都已有,使用了很多解决方法都不行,这里做个总结。


2.问题描述

发现问题后,重新安装torch发现始终安装不成功,一直在加载过程中。

3.原因分析

提示:这里填写问题的分析:
由于之前使用pip直接安装了torch,默认安装的是cpu版本,所以用不了cuda。

4.解决方案

将原先的torch使用conda uninstall torch命令卸载,再使用网络上常见的推荐的方法安装pytorch。

5.安装过程需注意

1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_41340996/article/details/124326865 检查是否成功
2.https://www.cnblogs.com/yhjoker/p/10972795.html pytorch使用不同版本的cuda
3.HTTP000 问题解决(删除配置源https中的s):https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241
4.pytorch的安装与卸载:https://blog.youkuaiyun.com/mao_hui_fei/article/details/112078113
5.CUDA安装及配置:https://blog.youkuaiyun.com/chen565884393/article/details/127905428

### ONNX Runtime GPU 版本 CUDA 环境配置解决方案 当遇到 `onnxruntime-gpu` 打包后无法找到 CUDA 的问题时,通常是因为 PyInstaller 在打包过程中未能正确处理依赖项。以下是详细的解决方案: #### 1. 安装正确的 CUDA 和 cuDNN 版本 确保已安装与 `onnxruntime-gpu` 兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。对于特定版本的 `onnxruntime-gpu`,建议查阅官方文档确认兼容性列表[^1]。 #### 2. 设置环境变量 设置系统的 PATH 变量以包含 CUDA 工具链路径。这有助于确保程序能够访问必要的库文件。例如,在 Windows 上可以通过命令提示符执行如下操作: ```batch set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin;%PATH% ``` #### 3. 修改 spec 文件中的隐式导入 创建或编辑 `.spec` 文件,显式声明对 `onnxruntime-gpu` 的依赖关系以及任何其他所需的 DLL 或共享对象文件。可以在分析阶段添加这些额外的数据文件,以便它们被正确嵌入到最终的应用程序中。 ```python from PyInstaller.utils.hooks import collect_all datas, binaries, hiddenimports = collect_all('onnxruntime') hiddenimports += ['_ctypes'] a = Analysis(['your_script.py'], pathex=[], binaries=binaries, datas=datas, ...) ``` #### 4. 复制必要文件至打包目录 尝试手动复制 `onnxruntime` 和 `onnxruntime_gpu.dist` 文件夹下的所有内容到项目根目录,并确保不覆盖原有文件。这种方法有时能有效解决问题[^4]。 #### 5. 调整 PyInstaller 参数 使用 `-p` 参数指定 Python 模块搜索路径,确保 PyInstaller 能够定位到所有的依赖模块。还可以考虑增加 `--add-binary` 参数来强制包含某些二进制文件。 ```bash pyinstaller --onefile your_script.py -p . --add-binary "path_to_cuda_dlls;." ``` 通过上述措施应该可以解决大部分情况下 `onnxruntime-gpu` 寻找不到 CUDA 库的问题。如果仍然存在困难,则可能需要进一步排查具体错误日志并调整相应设置。
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