问题描述想使用GPU加快程序运行速度，pip安装完torch后，检测时候报错。pipinstalltorch安装时成功了，但是测试时候报错：进入python环境(cat)C:\Users\asus>python导入torch>>>importtorch>>>print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用>>>print(torch.cuda.get_device_name(0))#返回设备索引>>>print(torch.cuda.device_count())#返回GPU的数量>>>print(torch.cuda.current_device())#返回
由于断电，服务器重启了，当我再次跑实验时，发现cuda不可用，于是输入“nvidia-smi”才发现了一个错误，如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver这是由于重启服务器，linux内核升级导致的，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令nvcc-V找到答案。于是我频繁查找解决方法，在这篇博客中找到了答案，但是每台电脑的情况都有不同，我这台电脑还有更多的坑（下文再说其余坑的解决方法），首先说解决方法：第一步，安装dkms：sudoap
由于断电，服务器重启了，当我再次跑实验时，发现cuda不可用，于是输入“nvidia-smi”才发现了一个错误，如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver这是由于重启服务器，linux内核升级导致的，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令nvcc-V找到答案。于是我频繁查找解决方法，在这篇博客中找到了答案，但是每台电脑的情况都有不同，我这台电脑还有更多的坑（下文再说其余坑的解决方法），首先说解决方法：第一步，安装dkms：sudoap
更新2022-10-26-CUDA11.8注：当前所有版本要求均为CUDA官方提供如需转载，请注明出处。更多优质内容，可点击原文链接进行阅读学习。CUDA11.8组件版本Table1.CUDA11.8ComponentVersionsComponentNameVersionInformationSupportedArchitecturesCUDAC++CoreComputeLibraries11.8.89x86_64,POWER,AArch64CUDACompatibility11.8.31339915AArch64CUDARuntime(cudart)11.8.89x86_64,POWER,
更新2022-10-26-CUDA11.8注：当前所有版本要求均为CUDA官方提供如需转载，请注明出处。更多优质内容，可点击原文链接进行阅读学习。CUDA11.8组件版本Table1.CUDA11.8ComponentVersionsComponentNameVersionInformationSupportedArchitecturesCUDAC++CoreComputeLibraries11.8.89x86_64,POWER,AArch64CUDACompatibility11.8.31339915AArch64CUDARuntime(cudart)11.8.89x86_64,POWER,
NVIDIA显卡怎么更新驱动？大家肯定是希望自己的英伟达显卡能够发挥最强的性能，那么驱动程序一定要跟上才行，今天我就来给朋友们介绍NVIDIA显卡驱动更新教程，希望对你有帮助。 方法一： 1、鼠标在左下角开始图标上点击右键（或者按Windows徽标键+X键）打开隐藏菜单。然后选择打开设备管理器。 2、找到显示适配器里的NVIDIA显卡设备，右键选择更新驱动程序，选自动搜索驱动。 方法二（推荐）：NVIDIAGeForceExperienceV3.25.0.84官方安装版 1、打开这个N卡驱动更新程序，点击右上角的头像图标。 2、在登录窗口中选择使用NVIDIA账号登录，或者选择
NVIDIA显卡怎么更新驱动？大家肯定是希望自己的英伟达显卡能够发挥最强的性能，那么驱动程序一定要跟上才行，今天我就来给朋友们介绍NVIDIA显卡驱动更新教程，希望对你有帮助。 方法一： 1、鼠标在左下角开始图标上点击右键（或者按Windows徽标键+X键）打开隐藏菜单。然后选择打开设备管理器。 2、找到显示适配器里的NVIDIA显卡设备，右键选择更新驱动程序，选自动搜索驱动。 方法二（推荐）：NVIDIAGeForceExperienceV3.25.0.84官方安装版 1、打开这个N卡驱动更新程序，点击右上角的头像图标。 2、在登录窗口中选择使用NVIDIA账号登录，或者选择
（补档）（自用留存）(有问题欢迎互相交流)一、安装Anaconda官网链接（默认新版）：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform官网老版本：Indexof/(anaconda.com)老版本同时显示对应Python版本：Oldpackagelists—Anacondadocumentation国内镜像：Indexof/anaconda/archive/|北京外国语大学开源软件镜像站|BFSUOpenSourceMirror纯点next，记得勾选“”选择PATH加入路径“” 安装完，点开开始菜单，打开AnacondaPrompt，有显示b
（补档）（自用留存）(有问题欢迎互相交流)一、安装Anaconda官网链接（默认新版）：Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform官网老版本：Indexof/(anaconda.com)老版本同时显示对应Python版本：Oldpackagelists—Anacondadocumentation国内镜像：Indexof/anaconda/archive/|北京外国语大学开源软件镜像站|BFSUOpenSourceMirror纯点next，记得勾选“”选择PATH加入路径“” 安装完，点开开始菜单，打开AnacondaPrompt，有显示b
cuda11.4的卸载方法一方法二参考：大神连接1：https://blog.csdn.net/qq_38429958/article/details/120849991因为目前的pytorch版本最高支持11.3的版本，之前安装了cuda11.4的版本，所以需要将cuda下降一层，尝试了很多方法，下面两个方法可能比较实用。注释：当你需要更换cuda的版本的时候，下面的方法也是可以用的哦方法一先进入安装目录下的bin文件夹中cd/usr/local/cuda-11.4/bin再执行cuda自带的卸载程序sudo./cuda-uninstaller如果发现上述的操作不管用的话，找不到cuda-u
