(base) root@autodl-container-c77645a3ce-fb16cf3d:~/yolov12-main# nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Mon_Apr__3_17:16:06_PDT_2023 Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105 Build cuda_12.1.r12.1/compiler.32688072_0 (base) root@autodl-container-c77645a3ce-fb16cf3d:~/yolov12-main# import torch print(torch.__version__) # 需≥2.0.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应为True bash: import: command not found bash: syntax error near unexpected token `torch.__version__' bash: syntax error near unexpected token `torch.cuda.is_available' (base) root@autodl-container-c77645a3ce-fb16cf3d:~/yolov12-main#

<think>好的，我现在需要帮用户验证CUDA 12.1和PyTorch版本（>=2.0.0）以及GPU的配置是否正确。首先，我应该回忆一下PyTorch和CUDA的相关知识，以及用户提到的引用内容。 用户提到了引用[1]中的方法，使用`torch.cuda.is_available()`来检查GPU是否可用。这通常是第一步，确认PyTorch是否能识别到CUDA。但用户现在用的是CUDA 12.1和PyTorch 2.0及以上版本，可能需要更详细的步骤。 首先，我需要确认PyTorch版本是否满足>=2.0.0。用户可能需要运行`print(torch.__version__)`来查看版本号。然后，检查CUDA版本是否匹配。PyTorch的版本和对应的CUDA版本需要兼容，比如PyTorch 2.0.1支持CUDA 11.7/11.8，而更高版本可能支持CUDA 12.1。用户需要确认他们安装的PyTorch是否确实支持CUDA 12.1，可能需要查阅PyTorch官方文档的版本对应关系。 接下来，用户需要检查PyTorch是否能正确识别CUDA 12.1。通常，`torch.version.cuda`会返回PyTorch构建时使用的CUDA版本。如果用户安装了CUDA 12.1，但PyTorch是用CUDA 11.x编译的，可能会有兼容性问题。这时候需要确认PyTorch版本是否支持CUDA 12.1，或者是否需要安装预编译的支持CUDA 12.1的PyTorch版本。 另外，用户可能需要验证GPU是否被正确识别。除了`torch.cuda.is_available()`，还可以检查设备数量和名称，比如使用`torch.cuda.device_count()`和`torch.cuda.get_device_name(0)`。 用户可能还遇到驱动问题。CUDA 12.1需要NVIDIA驱动版本>=530.30.02，所以需要检查`nvidia-smi`中的驱动版本是否满足要求。同时，`nvidia-smi`显示的CUDA版本是驱动支持的最高版本，而PyTorch使用的则是实际安装的版本，这两者需要兼容。 最后，实际运行一个GPU张量运算可以进一步验证。例如，创建张量并转移到GPU，执行操作，看是否有错误。如果一切正常，说明配置正确。 总结步骤应该是： 1. 检查PyTorch版本是否>=2.0.0。 2. 验证`torch.cuda.is_available()`是否为True。 3. 检查PyTorch构建的CUDA版本是否与安装的CUDA 12.1兼容。 4. 确认NVIDIA驱动版本是否支持CUDA 12.1。 5. 运行测试代码，确保GPU可以正常使用。 可能还需要提醒用户，如果PyTorch的预编译版本不支持CUDA 12.1，可能需要从源码编译，或者等待官方发布对应的版本。此外，虚拟环境中的CUDA路径也需要正确设置，避免冲突。</think>### 分步验证 CUDA 12.1 与 PyTorch 的配置 #### 1. 验证 PyTorch 版本 运行以下命令查看 PyTorch 版本： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 >=2.0.0 ``` #### 2. 检查 GPU 可用性 ```python print(torch.cuda.is_available()) # 输出 True 表示 GPU 可用[^1] ``` #### 3. 验证 CUDA 工具包版本 ```python print(torch.version.cuda) # 应显示 12.1.x 或兼容版本 ``` #### 4. 检查 NVIDIA 驱动版本 在终端执行： ```bash nvidia-smi # 右上角显示的 CUDA Version 应为 12.1 或更高[^2] ``` 驱动版本需 ≥530.30.02（CUDA 12.1 的最低要求） #### 5. 验证 GPU 设备信息 ```python print(torch.cuda.device_count()) # 可用 GPU 数量 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # GPU 型号（如 RTX 3090） ``` #### 6. 实际运算测试 ```python x = torch.randn(3,3).cuda() # 将张量移至 GPU y = x * 2 # 在 GPU 执行运算 print(y.device) # 应输出 cuda:0 ``` ### 配置异常排查表 | 现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------|----------|----------| | `torch.cuda.is_available()` 返回 False | 1. PyTorch 未安装 CUDA 版本<br>2. CUDA 工具包未正确安装<br>3. NVIDIA 驱动过旧 | 1. 通过 `conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch` 重装<br>2. 更新驱动至 ≥530.30.02 | | CUDA 版本显示不匹配 | PyTorch 预编译包与本地 CUDA 版本冲突 | 使用 `nvcc --version` 确认系统 CUDA 版本，安装对应 PyTorch 版本 | | GPU 运算报错 | 显存不足或计算兼容性问题 | 尝试减小张量尺寸，检查 `compute capability` 是否支持 |