本解决方案发布于2020/10/20,请根据您的时间判断是否适用
请按照以下步骤排查
- 显卡是否支持CUDA架构
ttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus - CUDA toolkit版本(关键!不要选择CUDA11)
由于目前的PyTorch稳定版最高只支持CUDA10.2,如果想支持目前的CUDA11架构需要手动编译,我还没成功过所以不讨论这个方法
CUDA toolkit 10.2链接 https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive
pytorch home.png - 下载PyTorch
从pytorch主页https://pytorch.org/get-started/locally/选择系统，语言和CUDA版本号后，复制最下面的指令到控制台运行。(关键! 别着急运行)
如果细心的话你会发现在pytorch的官方下载源里没有给python3.9准备(.whl)安装文件，也就是说最高只支持到cp38(python3.8),如果你的python是3.9请把它降级到3.8,
如果用python3.9强制引入torch库会报无法调用dll文件的错
''...lib\site-packages\torchvision\__init__.py'' line xx failed to load dll or its dependences.
pytorch download.png
注意！回滚python版本可能需要重装部分在python3.9安装的库,例如torch依赖的numpy,也需要降级到cp38，卸载重装即可
最终
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