CUDA version (11.8) mismatches

最新推荐文章于 2025-04-12 15:15:19 发布
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文章标签： 深度学习 c++ python
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RuntimeError: The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.1). Please make sure to use the same CUDA versions.

这个错误我一搜都说是版本不匹配让你重装，但是我只是用来编码几行CUDA内核代码，不应该版本差这么大。首先提示我(11.8) mismatches，我电脑上根本没有装过11.8，于是nvcc --version发现查不到CUDA，于是发现问题，应该是编译代码找不到cuda路径。

解决：由于我是普通用户，在bashrc文件里面没有cuda-home，于是添加进去，nvcc --version成功，编译成功！

晓~~
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部署Grounded-SAM时报错cuda version（11.8）mismatches the version that was used to compile PyTorch（12.1）
weixin_60451137的博客
02-12 936
这会列出/usr/local目录下所有与 CUDA 相关的文件夹，其中应包括cuda-11.8或类似的目录，这取决于你的设备上CUDA是什么版本。我的是11.8，所以我就把路径写成。在部署Grounded-Segment-Anything的时候，安装GroundingDINO，在终端运行下述语句后出现报错。第三个语句中，CUDA_HOME填写自己设备上的CUDA 安装路径。但还是报错的话，可能问题就在于没有运行这三个语句，或者路径设置不对。运行完这三个语句之后，再运行安装语句，就可以正常安装。
安装库时报错：RuntimeError: The detected CUDA version (11.7) mismatches the version that was used to...
m0_66227501的博客
03-08 2万+
虚拟环境安装库时报错：RuntimeError: The detected CUDA version (11.7) mismatches the version that was used to compile PyTorch (10.2). Please make sure to use the same CUDA versions.
解决cuda版本不一致问题
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m0_64282257的博客
04-12 470
最近新安装了ubuntu22.04，下载推荐显卡驱动570。下面这个连接下载cuda11.8。
The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile
weixin_45720206的博客
07-08 3292
安装包时候出现这样的问题。
完美解决 The detected CUDA version (11.8)mismatches the version that was used compile PyTorch (12.4) 问题
Atticus的博客
11-19 4681
首先卸载之前的 torch 还有 torchvision。因为我的python确实是3.11，cuda 是11.8。结合自己的需求和实际下载对应的版本，然后就是下载对应的 whl 文件。那就重装 torch。
pytorch： The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compilePyTorch (1
qq_56715530的博客
11-07 872
完整报错：The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile。---大概意思就是需要11.8版本的cuda而不是12.1，这里重新安装pytorch版本即可，安装的命令再pytorch官网有。
报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch.
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05-22 4112
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远程服务器报错The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.4). Please make sure to use the same CUDA versions.
03-29
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08-24 3427
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01-25 6333
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