环境说明

Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-173-generic x86_64)

显卡驱动

CUDA Version: 10.1

NVIDIA-SMI 418.56 ? ? ?

Driver Version: 418.56

问题描述

在用一个环境的时候出现了The NVIDIA driver on your system is too old，这个问题有两种解决办法，一种是升级显卡驱动，另一种是调整pytorch的版本。

升级显卡驱动是多麻烦的一件事情呀，能不升级，尽量不升级。而且有些软件他就只能用低版本的，所以我采取了第二种办法，调整pytorch的版本。

上了pytorch官网发现cuda10.1已经被人抛弃了问题二：用pytorch官网conda命令安装的pytorch的版本是cpu

?在pytorch 官网再看下之前的版本的安装命令，发现有cuda10.1 但是按照命令执行，发现是conda搜索到的版本居然是cpu的

按照官网的命令执行，搜索到的版本居然是cpu的

使用官网的方法，是不行的

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

将官网的命令改成10.1 也是不行

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

换个搜索引擎搜出来是这个链接，操作步骤如下

First see if CUDA 10.1 is installed
cat /usr/local/cuda/version.txt
[For pip] Run?pip3 install?with specified version and?-f. Here we will install 1.7.0. You can also install 1.3.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0.
pip3 install torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 -f?https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

Use?pip?if you are using Python 2.

Note: PyTorch currently supports CUDA 10.1 up to the latest version (Search?torch-?in?https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html).
[For conda] Run?conda install?with?cudatoolkit
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
Verify PyTorch is installed
Run?Python?with

import torch x = torch.rand(5, 3) print(x)
Verify PyTorch is using CUDA 10.1
import torch torch.cuda.is_available()