python ：pytorch更新安装相关问题，通过源安装

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已于 2022-05-06 09:20:58 修改

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分类专栏：语言学习笔记文章标签： python pytorch 深度学习

于 2022-01-22 22:08:51 首次发布

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本文介绍如何使用nvidia-smi检查CUDA版本，并根据CUDA版本安装对应的PyTorch版本。文中还讨论了安装过程中可能出现的问题及解决办法，如版本不匹配导致的错误和显卡算力不足等问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

安装代码

用nvidia-smi 查看cuda版本

在官网查看命令，比如10.1可得到命令：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

或

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

实践中出现的问题与解决

需要安装更新的情况

version_ <= kMaxSupportedFileFormatVersion INTERNAL ASSERT FAILED at /pytorch/caffe2/

driver is too old的问题

需要降低版本的情况

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

降低版本到1.1可行

显卡算力不足	(https://github.com/pytorch/pytorch/issues/31285#issuecomment-739139454)
	安装低版本的 pytorch,对算力要求低，但是某些功能可能无法实现
cudatoolkit与cuda版本不一致	nvidia-smi

版本不匹配的情况

***.pth is a zip archive (did you mean to use torch.jit.load()?)

import torch ,numpy报错(之前能有效运行)

之前的环境没有问题，刚才打开突然报错，

Please note and check the following:

  * The Python version is: Python3.7 from "E:\****\python.exe"
  * The NumPy version is: "*****"

and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.

然后搜索到的解决方式都为：

在Environment Variables中添加name = PATH,value =

# 根据自己的环境改变
E:\Anaconda3;
E:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;
E:\Anaconda3\Library;
E:\Anaconda3\Lib\site-packages;
E:\Anaconda3\Scripts;
E:\Anaconda3\envs\pytorch\Library\bin