项目场景:
显卡:Quadro K5200
由于最近给十年前的老机器装pytorch遇到了很多问题
最主要的是cuda的算力只能下载一定版本的CUDA驱动
一定版本的CUDA又只能下载一定版本的pytorch
在低版本的pytorch又必须是一定版本的python
提示:计算机的算力是固定的,由显卡决定。但是CUDA的版本是可以更改的,当CUDA版本过高,即使下载对应CUDA版本的Python与pytorch也无法使用:
无法下载的原因:
提示:算力、cuda版本、python版本、pytorch版本有一项不匹配都无法使用
解决思路
一、查看自己计算机的当前cuda版本以及gpu的算力
二、根据算力下载对应的cuda版本
三、根据算力以及CUDA版本下载查看需要的pytorch版本
四、下载可以兼容上述Pytorch版本的python
五、下载上述pytorch版本
一、查看自己计算机的当前cuda版本以及gpu的算力:
查看算力以及当前的CUDA版本有很多方式
我参考的方法:链接
在上图就能看到当前
CUDA版本为:10.1(这是我最后搭建好的版本,最开始为11.4)
算力为:3.5
提示:CUDA的版本必须根据算力下载
当电脑最开始就没有CUDA时,该方法就无法使用。需要找到对应的GPU型号查看算力
二、根据算力下载对应的cuda版本
已知我电脑的算力为:3.5
我参考的方法:链接
可以看到3.5算力只能支持9.0-10.2版本的CUDA(我下载了10.1CUDA)
提示:CUDA的其他版本可以下载是因为:CUDA只是一个驱动,相当于一个软件。但后续无法使用
三、根据算力以及CUDA版本下载查看需要的pytorch版本
提示:pytorch下载时虽然看的是CUDA版本,比如我们CUDA10.1可以下载很多版本的torch。但是只有1.2以下我的电脑才可以用
这是由于显卡计算能力太低导致的,或者是pytorch版本太高了的原因。从pytorch 1.3开始 不再支持GPU的算力在3.5及其以下的显卡。如果你要使用torch 1.7,GPU算力至少要达到5.2。
这样我们就确定了我们的torch版本为:1.2
我参考的方法:链接
四、下载可以兼容上述Pytorch版本的python
1.2版本的torch并不是所有的python都可以用
我参考的方法:链接
所以我下载了3.6版本的python
五、下载上述pytorch版本
下载上述的torch版本,1.2版本的pytorch较老,下载时可能不如新版本好下载。多试试几个语令。
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