如何在3090卡的服务器下载CUDA版本匹配的GPU版本pytorch

赶时间直接看分割线以下部分

遇到错误：

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_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 6PU with Pytorch, please check the instructions at https://pytorch.ong/get

gpt让我降低pytorch版本

一开始以为是cuda版本和pytorch版本对应问题，这时候用的cuda是10.2的，根据以下表格卸载重装了几个版本的pytorch。

error仍然没法解决。开始问chatgpt，卸载换了几个版本，还是没法解决。

---------------------------------------------我是可爱的分割线------------------------------------------------------------

然后想到像这种有error，就是这个error的描述很详细的话，可以去csdn上搜一下。查找后发现应该是cuda版本的与pytorch不匹配问题，于是我运行了下列代码：

import torch

print(torch.cuda.get_arch_list())
 

运行此行代码查看cuda架构

①这证明要cuda版本超过11.几

②就开始在pytorch上找cuda超过11.几的版本，有11.0，11.3，11.7，11.8的。因为服务器cuda是11.7。

所以结合①和②，选择了11.3版本的cuda。（反正都是尝试，一个个版本试）

这时候我又看回这个对应的表格去选pytorch版本。

cuda和pytorch对应的关系

根据上图先选了1.8.1版本。（发现其实这些版本下载的很慢了，还会失败。。。）

好不容易成功了，出现新的问题：

好，很神奇，怎么available函数都False了

因为这个错误的中文是torch的版本不匹配嘛，而我们的cuda版本11.3肯定是没有错的，所以就换pytorch版本。

试1.9.0还是同样的错误。哎

就去问chatgpt，看他的回答很烂，就是很笼统，和之前发生的错误的回答差不多，我感觉没有用。于是去csdn上搜这个问题（一定要加上3090显卡，因为这个卡很有辨识性，算力强），csdn上对于这个问题的解释是说下成了cpu版本,我就去查看，用pip list指令可以查看下载的包，我发现我们下载的是gpu版本啊。

接着继续看csdn还是没有什么合适的答案。

最后就是感觉会不会pytorch版本太低了，太旧了。

所以再尝试了1.11.0的版本。

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

cuda和pytorch对应的关系

第71行代码成功安装了匹配版本

就没有出现3090这种显卡啊，cuda之类的错误了，debug成功！