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平面设计网上自学广州seo网站推广优化

平面设计网上自学,广州seo网站推广优化,网页快速收录,自己做发卡网站TOC 第一步 检查cuda是否安装,CUDA环境变量是否正确设置,比如linux需要设置在PATH,window下环境变量编辑看看,是否有CUDA 第二步,核查python中torch版本 首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本,我这…

@TOC

第一步

检查cuda是否安装,CUDA环境变量是否正确设置,比如linux需要设置在PATH,window下环境变量编辑看看,是否有CUDA

第二步,核查python中torch版本

首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本,我这里是conda安装的,使用conda list查看是这样:
在这里插入图片描述
圈出来带cuda,那安装的肯定时cuda版本,但是torch.cuda.is_available()还是False,这种情况就比较费解,重点来了,我们去核对下python环境中用的是什么

在这里插入图片描述
可以很清楚的看到这里用的是cpu版本
所以环境使用的确实是cpu才导致加载不到gpu版本,可以卸载torch,重新安装一下

conda uninstall pytorch

然后从官网重新下载一下 ,记住这里有个坑,如果你配置了多个镜像源,这个镜像源如果没有gpu版本,可能还是会下载cpu版本
下载下来以后一定要核对一下

第三步,核查显卡驱动和cuda版本是否适配

如果上述没有问题,那么检查驱动和cuda的版本是否适配

NVIDIA-smi

在这里插入图片描述
这两个版本是否适配需要在官网查看
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components

http://www.dinnco.com/news/78252.html

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