ubuntu20.04将cuda从10.1更新到11.1后,python使用torch.cuda.is_available()不可用,但nvcc --version正常输出
时间: 2024-10-23 15:21:37 浏览: 74
当你将Ubuntu 20.04上CUDA版本从10.1升级到11.1之后,可能会遇到一些兼容性问题,特别是在Python环境中使用PyTorch时。`torch.cuda.is_available()`函数用于检查GPU是否可用,如果由于版本升级导致了驱动程序或库之间的兼容性问题,这个函数可能无法正常工作。
有可能是因为新的CUDA版本需要相应的cuDNN版本以及更新的PyTorch wheel(预编译的库),旧的安装可能没有正确的依赖或者配置。解决这个问题可以尝试以下步骤:
1. **更新cuDNN**:确认已安装最新版的cuDNN并与新版本的CUDA匹配,通常可以在NVIDIA的CUDA Toolkit中找到cuDNN的下载和安装说明。
2. **重新安装PyTorch**:卸载现有的PyTorch(`pip uninstall torch torchvision`),然后使用官方推荐的方法安装对应CUDA版本的PyTorch,例如:
```
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision cudatoolkit=11.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
3. **检查环境变量**:确保$LD_LIBRARY_PATH、$PYTHONPATH等环境变量包含了新安装的CUDA和cuDNN路径。
4. **运行测试**:安装完成后,再次检查`torch.cuda.is_available()`,看看问题是否解决。
5. **检查错误日志**:查看PyTorch的日志文件(通常是`~/.pytorch/cuda.log`),它可能会提供有关问题的具体信息。
如果上述步骤仍无法解决问题,可能需要查阅社区论坛或官方文档寻找解决方案,或者寻求技术专家的帮助。
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