Cuda 使用记录

在服务器上使用cuda遇到一些问题，在此记录。

在 torch.cuda.is_available() 返回 False

最主要的问题是在 python 中输入torch.cuda.is_available()时，返回 False。 猜测应该是某种版本不匹配造成的问题。 于是先查询版本。

通过nvidia-smi 查询到的版本为 CUDA Version: 11.0， 和我安装的 pytorch 对应的 cuda10.0 不兼容。 于是下载对应版本即可解决，注意与 python 发行版的冲突。(下载贼慢)

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch

查询版本

查询版本有三种方法。

nvidia-smi

这个命令既可以查cuda的驱动API版本，也可以查看GPU运行状态。 查询到的版本为： NVIDIA-SMI 450.57 Driver Version: 450.57 CUDA Version: 11.0 。
最终需要匹配的版本以此命令为准。

cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA Version 10.0.130

nvcc --version

Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

有时会显示command not found，解决方法见此。

nvcc --version command not found

首先查看

ls /usr/local/cuda/bin

存在nvcc命令，此时配置环境变量即可。

.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后更新配置文件。

source ~/.bashrc