pytorch安装问题

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pytorch安装问题

NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm

问题描述

warning:我的devices支持sm86, pytorch版本支持 sm_70。理论上说,GPU的能力应该是向下兼容的,我sm_86的device应该支持sm_70的所有代码。作为warning也正常。
但后面报错了,我查了之后发现了这个人的答案:
https://discuss.pytorch.org/t/vertices-torch-matmul-vertices-unsqueeze-0-rotations-init-runtimeerror-cuda-error-cublas-status-execution-failed-when-calling-cublassgemmstridedbatched-in-centos/116123/7

我发现她的device调高了之后和我是一样的情况也出现一样的错误,她的解决方法是让pytorch支持的cuda版本与自己电脑上安装的cuda版本一致。我也这么解决了
我的cuda 版本是11.3 按照下面方法按照
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### PyTorch 安装问题解决方案 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,但在安装过程中可能会遇到各种问题,例如依赖冲突、下载速度慢、与 GPU 驱动不兼容等。以下是解决 PyTorch 安装过程中常见问题的详细方案: #### 1. 使用虚拟环境隔离依赖 为了避免与其他项目的依赖发生冲突,建议在安装 PyTorch 之前创建一个虚拟环境。虚拟环境可以为每个项目提供独立的 Python 环境,从而减少依赖冲突的可能性。 - 创建虚拟环境: ```bash python -m venv pytorch_env ``` - 激活虚拟环境: - 在 Windows 上: ```bash pytorch_env\Scripts\activate ``` - 在 Linux 或 macOS 上: ```bash source pytorch_env/bin/activate ``` 创建并激活虚拟环境后,可以使用 `pip` 安装 PyTorch 及其相关依赖[^1]。 #### 2. 使用官方推荐的安装命令 PyTorch 提供了多种安装方式,包括 `pip` 和 `conda`。为了确保安装版本与系统兼容,建议使用 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 提供的安装命令。 - 如果使用 `pip` 安装带有 CUDA 支持PyTorch 版本,可以使用以下命令: ```bash pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 该命令指定了特定版本PyTorch,并且使用了 CUDA 11.3 的支持[^2]。 #### 3. 根据 NVIDIA 驱动选择合适的 CUDA 版本 安装 GPU 版本PyTorch 时,必须确保所选的 CUDA 版本与系统中安装的 NVIDIA 驱动兼容。可以通过运行 `nvidia-smi` 命令来查看当前驱动支持的最高 CUDA 版本。 - 如果驱动支持的 CUDA 版本为 11.1,但希望安装 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,则仍然可以安装,因为只要驱动支持的 CUDA 版本大于或等于安装的 CUDA 版本即可。 - 示例安装命令: ```bash pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 此命令指定了 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,并且适用于驱动支持的 CUDA 11.1 的情况[^3]。 #### 4. 提高安装速度 由于 PyTorch 的依赖包较大,使用默认的 PyPI 源可能会导致下载速度较慢。为了提高下载速度,可以使用国内的镜像源,例如清华大学的镜像源。 - 配置镜像源: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 需要注意的是,某些镜像源可能不支持某些特定的 PyTorch 版本,因此在使用镜像源时需要确认其是否支持所需的 PyTorch 版本[^4]。 #### 5. 检查依赖并手动安装缺失的库 有时安装 PyTorch 时可能会遇到依赖缺失的问题。可以通过以下命令检查并手动安装缺失的依赖库: - 安装常见的依赖库: ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 如果仍然遇到依赖问题,可以尝试更新 `pip` 到最新版本,或者使用 `conda` 安装 PyTorch: - 更新 `pip`: ```bash pip install --upgrade pip ``` - 使用 `conda` 安装 PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 6. 验证安装 安装完成后,可以通过以下代码验证 PyTorch 是否安装成功,并检查是否能够访问 GPU: ```python import torch # 检查 PyTorch 版本 print("PyTorch Version:", torch.__version__) # 检查是否能够访问 GPU print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) print("CUDA Device Count:", torch.cuda.device_count()) print("Current CUDA Device:", torch.cuda.current_device()) print("CUDA Device Name:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())) ``` 如果输出中显示 `CUDA Available: True`,则表示 PyTorch 已经成功安装并且可以使用 GPU。 --- ###
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