【发布时间】：2022-11-14 04:52:57
【问题描述】：
我正在尝试使用 CUDA 安装 PyTorch。 我按照中提到的说明（使用 conda 安装）进行了操作 https://pytorch.org/get-started/locally/
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c 火炬
conda install 命令运行没有给出任何错误：
康达清单显示以下内容：
# Name Version Build Channel cudatoolkit 11.3.1 h2bc3f7f_2 pytorch 1.11.0 py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch pytorch-mutex 1.0 cuda pytorch torch 1.10.2 pypi_0 pypi torchaudio 0.11.0 py39_cu113 pytorch torchvision 0.11.3 pypi_0 pypi但是当我检查 PyTorch 是否启用和访问 GPU 驱动程序和 CUDA 时
torch.cuda.is_available()返回假。
在安装 Pytorch 之前，我检查并确认了中提到的先决条件
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#pre-installation-actions
这是我的 ubuntu 服务器详细信息：
环境：
- 操作系统/内核：
Ubuntu 18.04.6 LTS（GNU/Linux 4.15.0-154-generic x86_64）
表下脚注：表 1. CUDA 11.6 中的本机 Linux 发行版支持 提到
对于 x86-64 上的 Ubuntu LTS，服务器 LTS 内核（例如 4.15.x 18.04) 在 CUDA 11.6 中受支持。
- 海合会
gcc (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0
- GLIBC
ldd (Ubuntu GLIBC 2.27-3ubuntu1.5) 2.27
图形处理器
GeForce GTX 1080 钛
内核头文件和开发包
$ uname -r 4.15.0-176-generic据我了解，使用 CUDA 安装 conda pytorch 也会安装 CUDA 驱动程序。
我不确定我哪里出错了。 提前致谢。
编辑：
$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017 Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
nvcc显示 CUDA 版本 9.1然而
$ nvidia-smi Wed May 11 06:44:31 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 410.104 Driver Version: 410.104 CUDA Version: 10.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:05:00.0 Off | N/A | | 25% 40C P8 11W / 250W | 18MiB / 11177MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 GeForce GTX 108... Off | 00000000:06:00.0 Off | N/A | | 25% 40C P8 11W / 250W | 2MiB / 11178MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 GeForce GTX 108... Off | 00000000:09:00.0 Off | N/A | | 25% 35C P8 11W / 250W | 2MiB / 11178MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 4119 G /usr/lib/xorg/Xorg 9MiB | | 0 4238 G /usr/bin/gnome-shell 6MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+
nvidia-smi显示 CUDA 版本 10.0https://varhowto.com/check-cuda-version/ 本文提到 nvcc 指的是 CUDA-toolkit 而
nvidia-smi指的是 NVIDIA 驱动程序。Q1：这是否表明在系统范围内有两种不同的 CUDA 安装？
Nvidia Cudatoolkit vs Conda Cudatoolkit 我在我的 conda 环境中安装的 CUDA 工具包（版本 11.3.1）不同于作为系统范围级别安装的工具包（由
nvcc和nvidia-smi的输出显示）。Q2：根据上面的stackoverflow线程答案，它们可以分开。还是我本地安装cuda失败的原因？
【问题讨论】：