Detected CUDA version (11.7) mismatches the version that was used to compile PyTorch (10.2)

已于 2023-03-02 13:56:03 修改
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分类专栏： DEBUG 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
于 2022-08-05 12:06:50 首次发布
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在运行即时图形库Instant-NGP时遇到CUDA版本不匹配的问题，错误显示为使用的CUDA版本（11.7）与PyTorch编译时使用的版本（10.2）不符。解决方法是找到报错文件，将第812行的print语句用双引号括起来，这使得打印被抑制，从而成功解决问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这个问题是在运行instant-ngp时出现的，跟大家分享一下解决方法
torch c 扩展出现问题
Detected CUDA version (11.7) mismatches the version that was used to compile PyTorch (10.2)
请添加图片描述
找到这个报错的文件，直接把812行双引号括起来print
请添加图片描述
最后成功

【bug记录】The detected CUDA version (11.6) mismatches the version that was used to compile PyTorch
weixin_46474546的博客
05-22 4150
因为要编译安装老版本的mmdet3d（0.17.1），根据依赖要求，通过如下方式安装了PyTorch然后在编译安装mmdet3d的时候，遇到如下报错：系统的cuda是11.6版本（），但conda环境中的cuda版本为10.2，两个版本不匹配。
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.
报错解决：The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch.
最新发布
agentssl的博客
05-14 431
Anaconda虚拟环境中，PyTorch版本与系统CUDA版本不匹配时，推荐在Conda虚拟环境中安装CUDA。确认问题已解决，这种方法避免了因Ubuntu版本限制而无法安装低版本CUDA的问题。
学习过程中遇到的 部分问题及解决办法
tao_sc的博客
06-28 1069
3.check_resume函数中将原来的#resume = self.args.resume 改为resume=‘./runs/detect/train15/weights/last.pt’2.在trainer.py中resume_trainning加入ckpt = torch.load(‘./runs/detect/train15/weights/last.pt’)安装好对应低版本cuda 11.7后，在当前命令行输入export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7。
报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch.
博学而笃志，切问而近思。
05-17 3万+
报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch.
The detected CUDA version (12.2) mismatches the version that was used to compile PyTorch (11.7)
perseverence_的博客
11-14 4020
安装的CUDA版本是12.2，但不知道为啥报错显示PyTorch编译的CUDA版本是11.7。本文全部是在conda虚拟环境temp中操作。已经安装有spconv==2.3.6；
本地编译安装 Minkowski Engine 报错 Cuda 版本 与 Pytorch 版本不匹配
weixin_43536737的博客
11-11 2463
代码的 Readme 写明了 Cuda 版本 与 Pytorch 版本必须一致，但是其实 Pytorch cu118 是兼容 Cuda 12.2 的。然后将 _check_cuda_version 函数注释掉，然后可以顺利使用兼容的 Pytorch 进入编译的下一阶段。可以看到，是编译过程中有函数在检查版本是否一致。
AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
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m0_59705760的博客
07-12 5万+
AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
causal_conv1d和mamba_ssm安装报错问题
Jedikiah的博客
03-20 2764
causal_conv1d和mamba_ssm安装报错
报错：The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.1).
vivi_cin的博客
11-03 795
【代码】报错：The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.1).
【解决】The detected CUDA version(12.2) mismatches version that was used to compile PyTorch(11.3)
丑小鸭
08-24 3545
最近集群系统升级了，CUDA的版本变为了12.2，而安装的Torch版本为11.3，明显出现了版本冲突。但是问题在于，Torch官网支持CUDA12以上的版本似乎都是Torch2.0及以上版本了。好在Torch2.x 完全兼容Torch1.x，所以安装Torch2.x也能适用于实验的相关配置。
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 5157
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。
Installed CUDA version 12.1 does not match the version torch was compiled with 11.7
gs80140的专栏
05-24 6924
思路1升级2.0.1 发现cuda仍然是11.7, 在requirements.txt无法指定cuda版本。通过新方法解决了问题: 如下目录通过命令 print(torch.version) 获得。解决思路1: 找到torch版本与cuda的关系, 升级torch版本。修改 cuda = '11.7' => cuda = '12.1'主要原因是本机安装的cuda版本与torch的编译版本不一致。目前项目依赖的版本是: torch==2.0.0。查看torch cuda版本。解决思路: 降cuda版本。
解决安装detectron2报错The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile
m0_51516317的博客
06-03 1506
解决安装detectron2报错The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile
The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used to compile PyTorch (12.1)
qq_37516798的博客
01-17 1897
原因：cuda版本和pytorch版本不匹配。
【MotionCap】The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used to compile
突围
06-28 664
MotionCap
运行python setup.py build install报错
zoey_peak的博客
03-12 1777
运行python setup.py build install报错
The detected CUDA version (11.8) mismatches the version that was used to compile
weixin_45720206的博客
07-08 3321
安装包时候出现这样的问题。
livox detection问题及解决方法
qq_36981023的博客
06-27 1209
重新在pytorch官网找到适配的版本，并pip安装，我的是CUDA11.8。注意事项：安装到默认的python环境下。livox detection下载链接。2. CUDA版本不匹配。
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
<think>嗯，用户遇到了CUDA版本和PyTorch编译版本不匹配的问题，具体是检测到CUDA 11.8，但PyTorch是用12.1编译的。这会导致无法正确使用GPU加速，尤其是编译一些扩展的时候，比如DeepSpeed的CUDA/CPP扩展。我得帮用户找到解决办法。 首先，得确认问题的原因。用户可能安装了错误版本的PyTorch，导致与本地CUDA版本不一致。根据引用[1]和[2]，不匹配的版本会让PyTorch无法调用正确的CUDA库，甚至可能回退到CPU模式。比如引用[3]提到用户安装了CPU版的PyTorch，这可能也是类似的问题。 解决方案方面，通常有两种方法。一是调整PyTorch版本以匹配现有CUDA，二是升级CUDA到PyTorch所需的版本。不过升级CUDA可能比较麻烦，需要处理驱动和兼容性问题，所以可能用户更倾向于第一种方法。 根据引用[4]，用户可以通过安装预编译的PyTorch版本，指定对应的CUDA版本。例如，用户需要CUDA 11.8，可以找PyTorch官方提供的cu118版本。例如，使用pip安装时，选择正确的wheel文件，比如pip install torch==2.1.0+cu118 ...。或者通过conda安装，指定cudatoolkit=11.8，并确保PyTorch版本支持。 另外，需要提醒用户验证安装后的CUDA版本是否匹配。可以通过torch.version.cuda来检查。同时，检查CUDA驱动是否足够支持11.8，因为CUDA运行时版本受驱动版本限制。例如，CUDA 11.8需要至少驱动版本520.61.05，用户需要确认自己的驱动是否符合要求。 可能还需要处理环境问题，比如是否有多余的CUDA路径被错误引用，或者是否在虚拟环境中正确安装了对应版本的库。有时候，用户可能同时安装了多个CUDA版本，需要设置环境变量如LD_LIBRARY_PATH或CUDA_HOME指向正确的版本。 总结步骤的话，应该是：1. 确认当前CUDA版本；2. 安装对应版本的PyTorch；3. 验证安装结果；4. 如有必要，升级CUDA或驱动。还要注意安装命令的来源，比如使用conda或pip，以及选择正确的渠道。比如，conda可能需要指定cudatoolkit的版本，而pip则需要正确的wheel名称。 最后，要提醒用户注意PyTorch版本与CUDA版本的兼容性，可以参考官方文档的表格，确保选择的组合是官方支持的。如果用户需要保持CUDA 11.8，可能需要安装较新的PyTorch版本，如2.1.0+cu118，而旧版的PyTorch可能不支持CUDA 11.8，导致需要降级CUDA。</think>针对CUDA 11.8与PyTorch编译版本12.4不匹配的问题，以下是分步解决方案： ### 一、问题定位 错误提示表明当前系统检测到CUDA 11.8，但PyTorch是使用CUDA 12.4编译的。这种版本差异会导致： 1. GPU加速功能失效，可能回退到CPU模式运行[^2] 2. 无法编译需要CUDA扩展的组件（如DeepSpeed的CUDA/CPP扩展） ### 二、解决方案步骤 #### 方法1：安装适配CUDA 11.8的PyTorch版本 1. **卸载当前PyTorch** ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio ``` 2. **安装CUDA 11.8专用版PyTorch** ```bash pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 torchaudio==2.1.0+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 方法2：通过conda安装（推荐环境隔离） ```bash conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` #### 方法3：手动安装whl文件（适用于特定环境） 1. **下载对应whl文件** 访问PyTorch官网查找适配CUDA 11.8的预编译包，例如： ```bash wget https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch-2.1.0%2Bcu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ``` 2. **本地安装** ```bash pip install torch-2.1.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ``` ### 三、验证安装 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True print(torch.version.cuda) # 应显示11.8 ``` ### 四、补充说明 1. **驱动兼容性**：CUDA 11.8要求NVIDIA驱动版本≥520.61.05，使用`nvidia-smi`检查驱动版本 2. **多版本管理**：可通过设置环境变量指定CUDA版本： ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8 export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```
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