注意問題
UserWarning:
GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the GeForce RTX 3060 Laptop GPU GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
30系顯卡暫時(shí)不支持CUDA11以下版本，CUDA不支持當(dāng)前顯卡的算力。
解決方法1：https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/115706289
解決方法2：conda下載cudatoolkit （貌似沒有解決問題， 嘿嘿， 可能只能卸載cuda了）
首先搜索安裝包的版本
conda search cudatoolkit
然后安裝固定版本的cudatoolkit，我的cuda最高支持11.2
conda install cudatoolkit==11.0.221 -c python
PyTorch 安裝 gpu版本的問題
- No matching distribution found for torch==1.10.1+cu111
- No matching distribution found for torchvision==0.11.0+cu111
- No matching distribution found for torch==1.10.1+cu111
我的電腦配置
GPU：RTX3060
CUDA: 11.2
python=3.8
torch-cu >=1.10
如果你的CUDA支持的版本更高， 可能就不需要我這么費(fèi)勁了
不想看我的經(jīng)歷可以直接使用下方命令
對(duì)應(yīng)1.10版本的torch
pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.1+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
對(duì)應(yīng)1.9.1版本的torch
pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torchtext==0.10.1
對(duì)應(yīng)1.6.0版本的torch
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 torchaudio==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
出現(xiàn)以下錯(cuò)誤：
Error loading “H:\thrid_paper\github_code\image_caption\ViTCAP-main\venv\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll” or one of its dependencies.
原因是：CUDA112和torch1.6 cu101不兼容，因?yàn)閠orch1.6 cu101需要CUDA10.1版本。如果您想安裝torch1.6 cu101，您可以在conda虛擬環(huán)境中安裝對(duì)應(yīng)的cudatoolkit2，或者在您的電腦上安裝多個(gè)CUDA版本。希望這能幫到您。
- 下載CUDA Toolkit 10.1的exe文件，并雙擊安裝。
- 下載與CUDA 10.1版本兼容的cuDNN，并解壓到CUDA Toolkit 10.1的安裝目錄下。
- 在命令行中輸入pip install torch1.6.0+cu101 torchvision0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html來安裝pytorch和cudatoolkit。
- 測試能否可用CUDA，
例如在Python中輸入import torch; print(torch.cuda.is_available())。
一個(gè)電腦可以安裝兩個(gè)或多個(gè)CUDA Toolkit，但是需要注意以下幾點(diǎn)：
不同版本的CUDA Toolkit需要下載對(duì)應(yīng)版本的cuDNN，并解壓到CUDA Toolkit的安裝目錄下。
安裝多個(gè)CUDA Toolkit后，需要修改環(huán)境變量，將默認(rèn)的CUDA相關(guān)變量改成當(dāng)前項(xiàng)目要用到的版本。修改環(huán)境變量后，需要重啟電腦才能保證生效。
如果使用conda虛擬環(huán)境，可以在不同的環(huán)境中安裝不同版本的pytorch和cudatoolkit。
這部分沒有測試
最終使用了cpu版本的torch1.6
pip install torch==1.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安裝PyTorch-cu之路
一開始我在想，畢竟我浸淫PyTorch也有兩三年了，按個(gè)gpu版本的PyTorch豈不是手到擒來，沒想到我會(huì)寫下這篇博客。
我按著以往的思路，
1、打開官網(wǎng)：https://pytorch.org/get-started/locally/
2、按需求選擇，
3、意料之中，嘿嘿嘿，于是我打開以往的安裝命令
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
4、于是我想，既然我的cuda最高支持11.2，那我就找個(gè)11.1版本的安裝吧，嗯，這樣很保險(xiǎn)，不愧是我
直接小手ctrl+F一搜， 米啊米啊，很順暢
反手就是一個(gè)復(fù)制粘貼在cmd中，
等啊等，等啊等， 3.2G的大小1分鐘下載完了，，我的眼睛瞪得像銅鈴，Why， WHy
他報(bào)錯(cuò)了，他竟然報(bào)錯(cuò)了，為什么，為什么，到底為什么 ，
瘋狂搜索
啊哈，有博主說：更改下載地址
https://blog.csdn.net/weixin_43760079/article/details/128025664
啊哈，有博主說：降低torch的版本
https://blog.csdn.net/weixin_39450145/article/details/126444591
啊哈，有博主說：上面的說的都是對(duì)的， 對(duì)對(duì)對(duì)?。。。?/p>
正經(jīng)說下， 嗎，沒能成功采用上方方法解決的原因，我的其他包的依賴torch版本必須要大于1.10
不過我也受到了他們的啟發(fā)， 在此表示真誠的感謝?。?！
接下來就不是廢話了
綜上所述：在安裝的過程中，Torch是很容易就下載到了， 關(guān)鍵就是torchvision的版本對(duì)應(yīng)，torchaudio到?jīng)]出什么幺蛾子， 如果他也出現(xiàn)了問題，解決辦法也是一樣的
第一種辦法
是很多博主常說的查找版本對(duì)應(yīng)，然后自行安裝。這種方法，我個(gè)人認(rèn)為有點(diǎn)不太友好。
想了想還是補(bǔ)充完整吧：
見最后==================， 因?yàn)橄瓤吹诙N方法， 再看第一種方法，就完全沒問題了。
第二種辦法
查看報(bào)錯(cuò)信息
看一看報(bào)錯(cuò)信息中有沒有cu111或者自己想安裝cuda對(duì)應(yīng)的版本
明顯上方?jīng)]有cu111版本的cuda
明確原因：
打開官方網(wǎng)站：可以看到里面根本就沒有windows版本， 我裂開了
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
但是，但是， 還是看上方的報(bào)錯(cuò)信息， 我們發(fā)現(xiàn)： 0.10.0+cu102， 宛若救星， 我又行了， 哈哈哈
反手進(jìn)入以往安裝命令
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
搜索torchvision==0.11.2+cu102
粘貼到cmd， 完美
補(bǔ)充第二種方法
我還想安裝torch1.6-cu版本怎么辦，
還是先看有沒有能直接安裝的命令吧
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
有也沒有
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果沒有怎么辦
打開網(wǎng)址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
1、查看有沒有torch1.6.0 PC38（python3.8）的windows GPU版本， CUDA<=111(視情況而定)
cu101, 102的都有，
2、接下來查找torch， torchvision， torchaudio的版本對(duì)應(yīng)
https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/122860521
torchvision
torchaudio
4、繼續(xù)在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找是否存在torchvision和torchaudio的cu101和cu102版本
結(jié)果我就不復(fù)制了，
最終結(jié)果是只有cu101的版本，
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
問題: 基于python 3.8 cuda111<112的版本和torch-cu101不兼容， 這部分可以自己解決。
- 1、自己安裝cuda101
- 2、使用conda創(chuàng)建的虛擬環(huán)境
- 3、安裝兩個(gè)CUDA Toolkit
- 4、使用cpu版本
pip install torch==1.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我還要補(bǔ)充下anconda創(chuàng)建虛擬環(huán)境
參考
https://blog.csdn.net/in546/article/details/117400839
下載地址
國內(nèi)鏡像源：https://repo.anaconda.com/archive/
安裝
直接next， 需要一段時(shí)間
驗(yàn)證安裝（前提環(huán)境變量已經(jīng)添加）
在cmd中輸入
conda --version
更改鏡像源(這一步我沒有做)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
如果https不能用， 就用http
查看是否修改好通道：
conda config --show channels
創(chuàng)建虛擬環(huán)境
使用conda create命令創(chuàng)建一個(gè)名為test的虛擬環(huán)境，該環(huán)境中安裝了python 3.8版本
使用–prefix參數(shù)指定虛擬環(huán)境的路徑，如果不指定，則默認(rèn)在anaconda安裝目錄下的envs文件夾中。
創(chuàng)建到當(dāng)前文件夾中
conda create --prefix=test python=3.8
創(chuàng)建一個(gè)名為env_name的虛擬環(huán)境，指定python版本為3.82。這個(gè)創(chuàng)建到anconda中的nev文件夾中了
conda create -n env_name python=3.8
創(chuàng)建一個(gè)新的虛擬環(huán)境，作為一個(gè)已存在的本地環(huán)境env_name的復(fù)制。
conda create --clone env_name
從給定的文件requirements.txt中讀取包的版本，并創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境4。
conda create --file requirements.txt
報(bào)錯(cuò)
Collecting package metadata (current_repodata.json): failed、
CondaSSLError: OpenSSL appears to be unavailable on this machine. OpenSSL is required to
download and install packages.
Exception: HTTPSConnectionPool(host=‘repo.anaconda.com’, port=443): Max retries exceeded with url: /pkgs/main/win-64/current_repodata.json (Caused by SSLError(“Can’t connect to HTTPS URL because the SSL module is not available.”))
那是因?yàn)槟阒苯釉赾md目錄下執(zhí)行的創(chuàng)建， 正確的方法如下
conda activate base
conda create --prefix=test python=3.8
刪除虛擬環(huán)境
方法一：使用conda env remove -p 虛擬環(huán)境路徑命令，指定要?jiǎng)h除的虛擬環(huán)境的路徑。好用
第一步：首先退出環(huán)境
conda deactivate
#第二步：查看虛擬環(huán)境列表，此時(shí)出現(xiàn)列表的同時(shí)還會(huì)顯示其所在路徑
conda env list
#第三步：刪除環(huán)境
conda env remove -p 要?jiǎng)h除的虛擬環(huán)境路徑 # 可進(jìn)入到當(dāng)前虛擬環(huán)境的目錄下執(zhí)行， 那么路徑就是他的名字了
方法二：使用conda remove -n 虛擬環(huán)境名 --all命令，不管用
第一步：首先退出環(huán)境
conda deactivate
第二步：指定要?jiǎng)h除的虛擬環(huán)境的名字，并加上–all參數(shù)表示刪除整個(gè)虛擬環(huán)境。
方法三：直接手動(dòng)刪除 好用
直接在文件管理器中找到anaconda安裝目錄下的envs文件夾，然后手動(dòng)刪除想要?jiǎng)h除的虛擬環(huán)境文件夾。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465832.html
激活虛擬環(huán)境
不要在bash中，要在cmd中執(zhí)行下面的命令
創(chuàng)建虛擬環(huán)境后，可以使用conda activate 虛擬環(huán)境名字
注意如果只使用名字可能不能成功激活， 那么就使用該虛擬環(huán)境的路徑+名字， 另外不加conda命令也可以， 直接 activate 虛擬環(huán)境路徑+名字
命令激活該環(huán)境，
使用conda deactivate命令退出該環(huán)境2。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465832.html
安裝torch1.6
# CUDA 10.2
pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0
# CUDA 10.1
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CUDA 9.2
pip install torch==1.6.0+cu92 torchvision==0.7.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CPU only
pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
到了這里，關(guān)于No matching distribution found for torch==1.10.1+cu111的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
