python系列&deep_study系列：报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was us

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报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch.

摘要

当CUDA版本与PyTorch版本不匹配时，会引发RuntimeError。解决方法包括在conda环境中安装对应版本的CUDA和cudnn，或者通过本地安装CUDA。安装过程中可能遇到GCC版本不兼容和安装路径问题，可通过指定参数或修改环境变量来解决。多版本CUDA切换可以通过修改软链接或bashrc中的路径实现。

报错

博主在编译安装软件时，遇到报错如下：

File "/home/XXX/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 404, in build_extensions
        self._check_cuda_version()
File "/home/XXX/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 781, in _check_cuda_version
        raise RuntimeError(CUDA_MISMATCH_MESSAGE.format(cuda_str_version, torch.version.cuda))
RuntimeError:
    The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used to compile PyTorch (10.2). Please make sure to use the same CUDA versions.

报错原因：CUDA版本和Pytorch版本不匹配。

解决方法：安装对应版本的CUDA

在Linux系统中安装cuda和cudnn一般有两种方法：

1. 在conda虚拟环境中安装。此方法不需要sudo管理员权限，比较适合在公有的电脑或服务器上开发使用。默认安装地址在/anaconda3/envs/[$EnvName]/路径下。

2. 在官网下载deb或runfile文件进行本地安装。此方法有无sudo管理员权限均可，比较适合在自己的电脑或服务器上开发使用。默认安装地址在/usr/local/路径下。

注意：在大多数情况下，在conda虚拟环境中安装 cudatoolkit （第一种安装方法）是可以满足 Pytorch 等框架的使用需求的。但对于一些特殊需求，如需要为 Pytorch 框架添加 CUDA 相关的拓展时(Custom C++ and CUDA Extensions)，需要对编写的 CUDA 相关的程序进行编译等操作，则需安装完整的 Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit. （第二种安装方法）。

conda虚拟环境中安装

创建conda环境并激活，在该环境中安装cuda和cudnn（在此以10.2版本为例）：

# 安装cudatoolkit
conda install cudatoolkit=10.2
# 安装cudnn，自动选版本与cuda版本相匹配
conda install cudnn

在bashrc中指定CUDA环境（需要替换anaconda3的路径以及环境名称）：

vim ~/.bashrc
# add head file search directories 
export C_INCLUDE_PATH=$C_INCLUDE_PATH:/[$YourUserName]/anaconda3/envs/[$YourEnvName]/include
export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/[$YourUserName]/anaconda3/envs/[$YourEnvName]/include
# add shared library searching directories
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/[$YourUserName]/anaconda3/envs/[$YourEnvName]/lib
# add runtime library searching directories
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/[$YourUserName]/anaconda3/envs/[$YourEnvName]/lib

本地安装

前往官网，下载低版本的cuda并安装，例如我选择安装cuda10.2，网页如下图所示：

运行如下指令进行安装：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

输入accept：

取消安装cuda驱动（因为在这之前已经安装好更高版本的显卡驱动就不需要再重复安装）

• 若有root权限，则默认安装路径为/usr/local/目录下，点击Install即可。

• 若没有root权限，则需要在Options选项中修改Toolkit Options 、Library install path这两项的路径，例如修改安装路径为/home/usrname/cuda-10.2/，详细操作可以参考https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54626591/article/details/142797434，然后再点击Install。

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? # 是否将安装目录通过软连接的方式 link 到 /usr/local/cuda
选择yes

安装完成后，终端会有如下输出：

===========
= Summary =
===========

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-10.2/
Samples:  Installed in /root/, but missing recommended libraries

Please make sure that
 -   PATH includes /usr/local/cuda-10.2/bin
 -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.2/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-10.2/bin

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-10.2/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 440.00 is required for CUDA 10.2 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
    sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver

Logfile is /var/log/cuda-installer.log

检查cuda版本：

nvcc --version

多版本切换

如果安装了多个cuda版本，需要进行其他cuda版本的切换可以按照如下两个方法：

方法一：通过修改软链接的方式

1. 将~/.bashrc 下与cuda相关的路径都改为/usr/local/cuda/，而不使用具体某一cuda版本，例如cuda-10.2、cuda-11.3等。

2. 修改软连接

# 删除之前创建的软链接
rm -rf /usr/local/cuda
# 建立新的软连接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.3/ /usr/local/cuda/
# 查看当前cuda版本
nvcc --version

方法二：修改bashrc中cuda的路径

打开bashrc文件，在最后添加如下：（根据需要使用cuda版本修改版本号）：

# 根据自身情况修改cuda版本
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.2
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

之后source更新一下source ~/.bashrc。

附录：可能遇到的报错

报错一：GCC版本不兼容

Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.

使用以下指令进行安装：

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run --override

报错二：安装路径报错

Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.

查看log的报错原因

cat /var/log/cuda-installer.log | grep [ERROR]

发现报错原因是：

[ERROR]: boost::filesystem::remove: Directory not empty: "/var/log/nvidia/.uninstallManifests/"

使用以下命令进行安装：

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run --librarypath=/usr/local/cuda-10.2

底下评论

问题一：

我版本明明是一致的，也报了这个错

作者回答

可能是你装了多版本cuda，但系统调的是另外一个版本，而不是与你pytorch版本一致的那个

其他人提问

那请问这个问题怎么解决呢，用那个软链接的方法吗

作者回答

修改软链接或bashrc均可

问题二：

不行啊，改完环境变量还是在调用系统目录里那个cuda，始终检测不到conda里的cuda

作者回答

博客里有写，conda安装的cuda相当于是系统cuda的子集，虚拟环境中有些功能是不支持的，需要用到系统的cuda，此时就会调用系统的cuda

提问者答复

好的，谢谢你！

问题三：

又出现新问题了，出现license agreement之后没有输入框，我按什么都没反应，没法进行下一步

提问者答复

好了，需要把窗口拉宽。。

问题四：

博主，我下载新的cuda11.1之后，我运行其他代码的时候出现问题了，请问怎么将我下载的这个cuda11.1删除掉啊

问题五：

你好博主，看了你的贴子。我也在虚拟环境编译时出现了The detected CUDA version (9.1) mismatches the version that was used to compile
PyTorch (11.3). Please make sure to use the same CUDA versions.的问题，当我在虚拟环境下执行print(torch.version.cuda)时得出的结果是11.3.我应改是使用软链接的方式还是在在官网下载cudatoolkit来解决问题

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