【cuda环境】python pytorch 报错CudaSetupArgument解决方法（csdn）————程.pdf

标题提到的问题是关于在Python PyTorch环境下遇到的"CudaSetupArgument"错误，这是一个常见的CUDA使用问题，通常与CUDA版本不匹配有关。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台，PyTorch利用它来加速深度学习计算。当CUDA版本与PyTorch、驱动程序或相关库版本不兼容时，可能会出现此类错误。 我们需要理解CUDA版本的重要性。CUDA工具包(cudatoolkit)包含了CUDA运行时库、开发工具和其他必要的组件，这些都必须与你的硬件（NVIDIA GPU）和PyTorch版本兼容。可以通过`nvcc -V`命令来检查当前系统上的CUDA版本。 在描述中，作者提到了使用Conda环境管理器创建的Python环境，其中cudatoolkit的版本是10.2，而系统CUDA版本是9.0。这种情况下，由于两个版本不一致，导致了问题的出现。为了解决这个问题，作者采取了以下步骤： 1. **切换CUDA版本**：通过创建软链接将CUDA 10.2版本的路径指向`/usr/local/cuda`。这可以通过`ln -s /usr/local/cuda10.2 /usr/local/cuda`命令实现，使得系统认为当前的CUDA版本是10.2。 2. **更新环境变量**：接下来，需要更新系统环境变量`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`，使得系统能够找到新版本的CUDA库。这通过编辑`~/.bashrc`文件完成，添加以下两行： ``` export PATH=/usr/local/cuda:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 这使得系统在执行命令时能够找到CUDA 10.2的可执行文件和动态链接库。 3. **保存并应用更改**：在编辑完`~.bashrc`文件后，需要使用`vim`的`:wq`命令保存并退出，然后运行`source ~/.bashrc`使更改立即生效。 4. **验证CUDA版本**：再次运行`nvcc -V`命令确认CUDA版本已经切换到10.2。 在处理CUDA版本问题时，还有其他可能的解决方案，比如创建一个新的Conda环境并指定所需的CUDA版本，或者通过`conda install`或`pip install`安装特定版本的PyTorch来匹配已有的CUDA版本。确保所有组件（包括PyTorch、cudatoolkit、NVIDIA驱动）之间的兼容性是避免这类错误的关键。 此外，为了避免类似问题，建议定期更新NVIDIA驱动程序，并且在安装新的PyTorch版本时，明确指定与之匹配的CUDA版本。在开发过程中，保持良好的记录习惯，清楚地知道每个环境中的CUDA和PyTorch版本，有助于快速定位和解决问题。