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NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes
Package installation issues
INSTALL PYTORCH
先声毒人：最好资料就是上面三份资料，可以通过官网明确的获取一手信息，你所遇到的99%的问题都可以找到，明确的解决方案，建议最好看原材料，避免走弯路，卡壳！！！！！
【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决与分析
- 1. 版本不符问题解决与分析
- 2. 【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决
1. 版本不符问题解决与分析
导致这一问题的原因主要分为如下四个方面，在这里先作总结，具体方法在之后展开。有经验的同学可以直接根据本节进行快速排查，以提高效率。
- CUDA版本与驱动程序不兼容：CUDA版本需与GPU驱动程序兼容。
- CUDA库的路径设置存在问题：如果CUDA库路径未正确配置，PyTorch将无法找到CUDA库文件。
- PyTorch版本与CUDA版本不匹配：安装的PyTorch版本需与CUDA版本匹配。
- 编译问题：如果使用预编译的PyTorch二进制文件，可能存在与CUDA版本不匹配的问题。
- 冲突：可能存在其他软件包或库与PyTorch或CUDA发生冲突。
2. 【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决
- 查看CUDA版本。
- 查看GPU驱动程序版本。
例如，我的CUDA版本是10.1。
找到第一行的Driver Version，例如我的是535.129.03 ,对应的GPU驱动程序版本。
- 检查二者是否兼容。
驱动程序与CUDA的兼容性是非常重要的，因为PyTorch和其他基于CUDA的库需要与GPU驱动程序进行交互才能正确运行。如果驱动程序与CUDA不兼容，可能会导致无法正常使用CUDA功能或出现错误。
CUDA版本与GPU驱动的兼容性表格（Linux请参照第一二列，Windows请参照第一三列）如下，请根据自己的版本自行比对：
- Potorch版本检查命令：
import torchx = torch.rand(5, 3)
print(x)torch.cuda.is_available()
print("cuda: ",torch.cuda.is_available())print(torch.__version__)
原因找到了 pytorch版本与cuda版本不对应导致：
pip3 install torch torchvision torchaudio重新安装pytorch，后可以使用！
