无法说服 Pytorch 与 Cuda 一起安装（Windows 11）

Question

我正在尝试在 Windows 11 上使用 Anaconda3 安装带有 Cuda 的 PyTorch：

• 我的 GPU 是 RTX 3060。
• 我的conda环境是Python3.10.13。
• nvidia-smi 输出驱动程序版本：551.23，CUDA 版本：12.4。

我尝试过的：

• 按照 https://pytorch.org/get-started/locally/ 上的说明进行操作，选择 CUDA 12.1（和 11.8）
• 阅读https://discuss.pytorch.org/上的一堆帖子（包括https://discuss.pytorch.org/t/torch-cuda-is-available-gives-false/197333）
• 阅读大量关于 SO 的帖子（例如 PyTorch：CUDA 不可用）

很多文章说我不需要独立安装CUDA，所以我卸载了系统范围的版本 - 但可以预见的是，这没有什么区别。无论我尝试什么，

torch.cuda.is_available()

始终是错误的。

我认为我的结论是nVidia驱动程序必须与CUDA版本匹配，但对我来说这是违反直觉的。我一直训练自己安装最新、最好的 nVidia 驱动程序（我用我的机器玩游戏，就像我想用它进行机器学习一样）——我的理解是否正确，让 PyTorch 与 CUDA 一起工作的唯一方法是将我的 GPU 驱动程序从 551.23 降级到支持 CUDA 12.1 的驱动程序？

Answer 1

解决方案 - 查找并卸载非 CUDA torch 安装！

就我而言，该问题是由另一个系统范围内的 torch 安装引起的。在开始使用 Anaconda 之前，我有一种愚蠢的印象，认为使用普通 Python 就可以逃脱惩罚。此外，我混合使用了系统范围和用户安装的软件包 - 这是一个灾难的好方法。

@talonmies 提供了一个很棒的提示：打印出 torch.cuda.get_arch_list()

 的输出。就我而言，它是一个空列表

[]

，表明加载了错误的火炬库。

我在 Anaconda 环境之外使用常规 Python 运行 pip list，你瞧，我安装了非 cuda 火炬！我已经使用 pip 卸载了与 torch/pytorch 有关的所有内容（并注意到一些奇怪的 ~orch 残留物，我强行清除了） - 然后一切都很好。

经验教训 - 当使用 Python 做复杂的事情（例如 ML）时，总是从虚拟环境开始（Anaconda、Miniconda、VirtualEnv，等等），否则你以后会后悔的。