以下是关于“pytorch cuda安装报错的解决方法”的完整攻略。
1.检查CUDA版本和PyTorch版本的兼容性
在安装PyTorch之前，需要检查CUDA版本和PyTorch版本是否兼容。通常情况下，PyTorch最新版本适用于最新的CUDA版本。可以在PyTorch官方网站上查看PyTorch和CUDA版本的兼容性表格。
2.安装CUDA和cuDNN
要使用PyTorch的GPU版本，需要先安装CUDA和cuDNN。确保按照官方文档中描述的确切版本进行安装，并按照要求配置环境变量等设置。
3.安装PyTorch
一旦安装了CUDA和cuDNN，即可安装PyTorch。可以使用conda或pip等包管理工具进行安装。在安装过程中可能会出现多种错误，下面分别介绍：
3.1 安装时出现找不到CUDA的错误
在使用pip安装PyTorch时，有些用户可能会遇到找不到CUDA的错误。这通常是因为系统中缺少CUDA的相关库文件或环境变量没有设置正确。
解决方法：
可以尝试手动添加CUDA路径到环境变量PATH中，或者使用conda等包管理工具安装PyTorch。
3.2 安装时出现版本不匹配的错误
在安装PyTorch时，版本不匹配是一个很常见的错误。安装的PyTorch版本必须与当前系统安装的CUDA版本相匹配。
解决方法：
请确认CUDA的版本是否与要安装的PyTorch版本相匹配，并且按照要求安装CUDA之后再安装PyTorch。
示例1：安装PyTorch时出现找不到CUDA的错误
当使用pip安装PyTorch时，可能会出现以下错误：
Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.6.0+cu101 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.3.0.post4, 0.4.0, 0.4.0.post1, 0.4.0.post2, 1.2.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 1.7.0cuda, 1.7.0rc1, 1.7.0rc2, 1.7.0rc3, 1.7.0rc4, 1.7.0rc5)
No matching distribution found for torch==1.6.0+cu101
这通常是由于无法找到CUDA的相关文件或环境变量没有设置正确。
解决方法：
在系统设置中手动添加CUDA路径到环境变量PATH中，并重新安装PyTorch。例如，在Windows操作系统中，可以按如下方式设置：
- 打开“控制面板” > “系统与安全” > “系统” > “高级系统设置”。
- 选择“环境变量”，在系统变量中找到“Path”变量，点击“编辑”按钮。
- 添加CUDA的安装路径，并保存更改。
- 重新启动终端，并使用pip重新安装PyTorch。
示例2：安装PyTorch时出现版本不匹配的错误
当安装PyTorch的版本与当前系统安装的CUDA版本不匹配时，可能会出现以下错误：
ERROR: Found GPU0 GeForce RTX 2060 with CUDA compute capability 7.5. PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
解决方法：
请确认要安装的PyTorch版本是否与当前系统中安装的CUDA版本相匹配。可以在PyTorch官方网站上查看PyTorch和CUDA版本的兼容性表格，并选择正确的版本安装。