conda修改cuda和pytorch版本_python pip降低cuda和pytorch的版本

@Anaconda修改cuda和pytorch版本

问题说明

首先介绍一下我的配置：RTX3060+python3.9+pycharm+anaconda
并在pycharm中安装了anaconda的pytorch虚拟环境（代码是在这个环境中运行的）。
调用torch.cuda.is_available()=True，但是仍然不能运行，提示显卡的torch和cuda版本不对应。

解决办法

1、查看自己安装的cuda版本

①查看电脑支持的最高版本cuda（非安装版本！！）：NIVDIA控制面板-系统信息-组件

可以看到我电脑最高支持12.1

②查看电脑安装的cuda版本：nvcc -V或nvcc --version
我安装了11.3

2、选择正确版本的cuda

通用版本有10.2和11.3，实测RTX3060不支持11.0以下的cuda，所以我选择11.3。（python3.8以下不要选11.1，同样不支持，血泪的教学）

3、卸载并重新安装cuda

我采用的是这篇文章里的方法
https://blog.csdn.net/weixin_44606139/article/details/127493438

4、安装对应的pytorch版本

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
在这个网站中查找对应的conda命令（里面也有pip命令，可在python中安装），我选的是11.3下的一行命令
找到Anaconda并打开

激活pytorch虚拟环境（pytorch为我的虚拟环境名）并输入网站上的安装命令

(base) C:\Users\用户>activate pytorch

(pytorch) C:\Users\用户>conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
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查看安装后的pyroch版本，显示安装成功

(pytorch) C:\Users\17200>python
Python 3.9.16 (main, Mar  8 2023, 10:39:24) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.10.0'
>>>
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在pycharm在虚拟环境中运行如下代码进行测试：

import torch
import torch.utils
import torch.utils.cpp_extension
print(torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME)
print('CUDA版本:',torch.version.cuda)
print('Pytorch版本:',torch.__version__)
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用')
print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())
print('是否支持BF16数字格式:','支持' if (torch.cuda.is_bf16_supported()) else '不支持')
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name())
print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability())
print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB')
print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7) else '不支持')
print('当前显卡的显存使用率:',torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory*100,'%')
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如果一切正常，将显示如下结果

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3
CUDA版本: 11.3
Pytorch版本: 1.10.0
显卡是否可用: 可用
显卡数量: 1
是否支持BF16数字格式: 支持
当前显卡型号: NVIDIA GeForce RTX 3060
当前显卡的CUDA算力: (8, 6)
当前显卡的总显存: 11.99951171875 GB
是否支持TensorCore: 支持
当前显卡的显存使用率: 0.0 %
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个人感受

cuda的选择受限于显卡还有python版本，安装cuda和pytorch要分清楚在哪个环境中，比如如果安装在conda的base环境里，也是会报错的