解决GPU driver is too old

博客讲述了在使用Anaconda的PyTorch环境中遇到GPU驱动报错的问题,通过检查发现CUDA版本(10.2)高于驱动版本(425.31)所支持的范围。博主通过在Anaconda Navigator中将CUDA版本降级到10.1,解决了不匹配的问题,使得`torch.cuda.is_available()`返回True,成功启用GPU。

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在anaconda的pytorch环境交互模式下执行:
import torch
torch.cuda.is_available()

出现GPU driver is too old…的错误.

参见网友解释:并不一定是驱动版本太老,极有可能是驱动版本和pytorch中的CUDA版本不一致所致。

在windows命令行执行:nvidia-smi

表格第一行显示:
NVIDIA-SMI 425.31 Driver Version: 425.31 CUDA Version: 10.1

在pytorch环境交互模式下执行:
import torch
torch.version.cuda
显示:10.2,而10.2对应的驱动要大于441
可见,pytorch中的cuda toolkit版本高了或是驱动版本低了。

于是我直接在annaconda navigator中的pytorch环境找到cudatoolkit,右击绿色的对勾,点击mark for specific version installation,然后找到10.1的版本,然后apply。此过程需要较长时间。

完成后再次torch.cuda.is_available(),显示True.
成功!

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