凡是寫代碼的人，基本上都去過博客、簡書、github等網站，實際上跑別人的代碼也是一種學習，會遇到沒有見過的函數、別人的編碼風格、同樣的功能別人一句話，自己寫要十來句，都是通過看別人的東西，慢慢積累的一些經驗。

最近我也下載了一個代碼，據介紹說很牛逼，忍不住好奇去跑一下。

但是大多數情況下，自己的電腦環境和別人的環境是不一樣的，于是就出現了一個問題：需要將本地環境配置為和別人要求的環境一致。越一致，越容易運行起來，也不會出什么幺蛾子。

你是不是也是這么想的，并且是這么做的，我也是。

但是今天，我覺得可能要優化一下。

下載的項目使用的pytorch是1.3.1版本，我本地安裝的是pytorch版本是0.4.0，cuda是11.0，于是先把pytorch版本改為1.3.1。

運行的時候沒有什么問題，但是使用的是cpu跑。

這就尷尬了，需要等很久才能看到一個結果。

于是我就檢查為啥不是GPU在跑程序，最后發現gpu都不可用了

上網一查，原來是torch的版本和cuda的版本不匹配。

那怎么辦？查cuda11.0應該對應的版本是多少，最后在官網看到對應的是1.7.1.

這下目標明確了，把torch改為1.7.1，那就可以使用gpu了。

接下來就是卸載原有的torch和下載安裝新的torch,卸載沒有什么問題，麻煩的是安裝，速度慢啊，總得想辦法解決啊

有人推薦豆瓣、清華鏡像等，其實速度都慢，最快的方法是：將下載時離線的whl文件，直接本地安裝，下載whl的時候使用迅雷下載，一般幾分鐘就下載好了，速度是真的快。

安裝好了就測gpu是否可用，然后接著跑程序

原本要求1.3.1的torch現在使用1.7.1依然可以跑，向下兼容可能會有一些警告，但是結果基本上都不影響

所以得出一個經驗：拿到別人的代碼的時候，先別著急把所有環境都改成人家要求的那樣，這個項目一個環境，那個項目又是一個環境，那每換一個項目就要重新弄環境，比較麻煩

其次，經過一番折騰，發現需要測很多版本號，比如：python、cuda、torch等，也記錄一下如何快速測：

python版本：安裝好了python后，最好加入到環境變量中，然后測試非常方便：

cuda版本也是很好測的：

torch版本稍微復雜一點：

多測一點，檢查下gpu是否可用

cuda11.0與torch1.7.1匹配，所以才能順利使用gpu。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的折腾 | pytoch、cuda版本问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。