RuntimeError: Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.7 and torchvision has CUDA Version=11.8. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.

这个错误通常是因为PyTorch和torchvision使用的CUDA版本不一致导致的。你需要重新安装与你使用的PyTorch版本相匹配的torchvision。你可以通过以下命令来安装特定版本的torchvision：

pip install torchvision==0.10.0+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

请注意，上面的命令是安装与CUDA 11.0和PyTorch 1.9.0相匹配的torchvision。如果你使用不同版本的PyTorch或CUDA，请将`cu110`替换为你使用的CUDA版本。

相关问题

RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_scatter were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 11.0 and torch_scatter has CUDA version 10.1. Please reinstall the torch_scatter that matches your PyTorch install.这个错误怎么解决

这个错误是由于 PyTorch 和 torch_scatter 使用了不同的 CUDA 版本导致的。解决方法是重新安装与你使用的 PyTorch 版本相匹配的 torch_scatter。

首先，可以使用以下命令检查 PyTorch 的 CUDA 版本：

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

然后，可以在 PyTorch 的官方网站上找到与你的 CUDA 版本相匹配的 torch_scatter 版本。例如，如果你正在使用 CUDA 11.0，可以在以下链接中找到相应的 torch_scatter 版本：

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0%2Bcu111.html

下载与你的 PyTorch 版本相匹配的 torch_scatter 安装包，然后使用以下命令进行安装：

pip install <torch_scatter安装包路径>

安装完成后，再次运行代码，应该就能够正常运行了。

runtimeerror: couldn't load custom c++ ops. this can happen if your pytorch and torchvision versions are incompatible, or if you had errors while compiling torchvision from source. for further information on the compatible versions, check https://github.com/pytorch/vision#installation for the compatibility matrix. please check your pytorch version with torch.__version__ and your torchvision version with torchvision.__version__ and verify if they are compatible, and if not please reinstall torchvision so that it matches your pytorch install.

### 回答1：
运行时错误：无法加载自定义C++操作。这可能是因为您的PyTorch和torchvision版本不兼容，或者在从源代码编译torchvision时出现错误。有关兼容版本的更多信息，请查看https://github.com/pytorch/vision#installation的兼容矩阵。请使用torch.__version__检查您的PyTorch版本和使用torchvision.__version__检查您的torchvision版本，并验证它们是否兼容。如果不兼容，请重新安装torchvision以使其与您的PyTorch安装匹配。

### 回答2：
运行时错误：无法加载自定义 C ops。这可能是由于您的PyTorch和torchvision版本不兼容，或者是在编译torchvision源代码时出现错误造成的。要了解兼容版本的更多信息，请访问https://github.com/pytorch/vision。

该错误通常是在使用PyTorch和torchvision时出现的，原因是两者版本不兼容或者安装过程中发生错误。PyTorch和torchvision是机器学习的开源框架，非常受欢迎。它们可以帮助我们训练和部署深度学习模型，但是要注意版本兼容性。如果您使用的PyTorch版本与torchvision版本不兼容，则可能会导致出现运行时错误。

解决这个问题的方法如下：

1. 升级或降级版本。您可以通过升级或降级PyTorch或torchvision版本来解决此问题。确保两者版本相互兼容。您可以在官方网站上找到相应的版本。

2.重新安装。您可以尝试重新安装PyTorch和torchvision，以确保安装过程中没有出现任何问题。可能需要在重新安装前清除任何旧版本。

3. 检查编译错误。如果在编译torchvision时出现错误，则可能会导致此问题。请检查编译时是否存在任何错误并尝试解决它们。

总之，要避免此问题，请确保您使用的PyTorch和torchvision版本相互兼容，并且在安装过程中没有发生错误。如果出现问题，则可以考虑升级或降级版本，重新安装或检查编译错误。

### 回答3：
这个错误信息是PyTorch出现的一个运行时错误，提示无法加载自定义的Cops。通常情况下，这种错误可能出现在PyTorch和torchvision版本不兼容、或者编译torchvision的过程中出现错误的情况下。这种错误的主要原因是，PyTorch和torchvision是两个不同的库，它们的版本需要匹配，否则会导致无法正常使用。

如何解决这个错误呢？首先，在使用PyTorch和torchvision的时候，需要保证它们的版本是兼容的，最好使用相同的版本号。其次，如果出现了这个错误，可以尝试重新编译torchvision。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了正确的依赖项，包括Python、CMake、GCC等等。可以按照torchvision的官方说明进行操作，并且需要注意版本号的兼容性。

2. 然后，在命令行中输入以下命令，下载torchvision的源代码：git clone https://github.com/pytorch/vision.git

3. 进入torchvision的源代码目录，执行以下命令：python setup.py install

4. 如果你遇到了编译错误，可以根据错误信息进行调整，修改相应的配置文件，如CMakeLists.txt等。需要注意的是，修改配置文件可能会影响到其他的库和应用程序，需要谨慎操作。

5. 最后，重新运行你的PyTorch程序，如果一切正常，这个错误信息应该会被消除。

总之，如果你在使用PyTorch和torchvision的过程中遇到了这个错误，不要惊慌，可以参考上述的解决方案，重试一下，相信很快就能够解决问题。同时，需要注意PyTorch和torchvision的版本号兼容性，并且对系统和编译环境的配置也需要进行适当的调整，才能确保这两个库的正常使用。