Pytorch与torchvision不匹配的若干问题与解决方法

1.查看 CUDA 版本

两条指令

nvidia-smi

nvcc -V

注意两条指令获得的 CUDA 版本可能并不一致，这里以 nvcc -V 显示的版本为准，具体原因暂不在本文解释。

2.对照表格确定相应版本

3.常见问题

按照表格中对应的版本进行了安装，但是仍然出现了以下报错：

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

按照网络上常见的解释就是 torch 和 torchvision 版本不匹配，然而明明已经按照表格对应的版本进行了安装。

4. 解决方法：通过 whl 安装

1. 在 下载页面 ，按照表格对应的版本，分别下载 torch 和 torch vision 的 .whl 文件到本地。

1. 通过 pip install命令安装
2. 问题解决