GeForce GTX 1080 Ti + NVIDIA 驱动470.239 + CUDA11.3 + python3.10 + pytorch1.10.0 + torchvision0.12.0 +kornia0.6.8 环境搭建

一、起因

搞毕设要运行代码来训练模型，但报错：
The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11000).Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL

就是说显卡驱动太低，和pytorch版本不适配。

输入nvidia-smi查看显卡信息，发现服务器的显卡驱动最高只能支持到CUDA11.0；
输入nvcc -V查看cuda的版本为9.1；

但我的pytorch是2.2，需要CUDA11.8以上的版本，所以现在由两个选择：①升级显卡驱动和CUDA版本；②降低pytorch版本。

我首先尝试第二种方法（因为不敢随便动服务器的驱动程序，怕给服务器搞坏）

  • 尝试先下载torch0.4.0（和CUDA9.1适配），之后下载其他的依赖库，但是后来下载kornia的时候自动将torch0.4.0卸载，安装了torch2.2。（大概是因为kornia和torch也需要适配，但貌似没有kornia能和torch0.4.0适配。。。）
  • 所以现在只能尝试第一种方法。

二、升级显卡驱动程序并安装对应的CUDA、pytorch

驱动程序与CUDA的对应关系pytorch和torchvision以及cuda对应表

  1. 升级驱动
  • 查看现在的驱动
  • 禁用显卡驱动源nouveau
  • 卸载现有的驱动
  • 下载目标驱动程序 查看服务器可支持的驱动程序并下载
  • 安装驱动
  1. 安装CUDA
  • 查看有没有安装CUDA
  • 卸载已有的CUDA
  • 下载并安装目标CUDA
  • 修改环境变量
  2. 安装对应的pytorch
    根据上面的对应关系安装指定版本的pytorch
    pip install pytorch==1.10.0 换源加速
    3. pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pytorch=1.10.0

三、其中的一些问题和小tips

  1. pip install 太慢可以使用pip install -i 镜像源 package的方式下载清华镜像源
  2. 安装驱动时报错An NVIDIA kernel module ‘nvidia-drm‘ appears to already be load解决
  3. nvidia-smi报错Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 本质原因是NVIDIA内核驱动版本与系统内核版本不一致解决方案 按照上面的解决方案，我查看系统驱动发现它没有自动更新，所以我干脆按照这个链接重新将驱动又安装了一遍。

至此，按照以上流程成功搭建GPU加速环境，代码也跑通了。（有种看着孩子长大的感觉，看到代码不报错心情真的很激动！）