这个问题我们经常在很多开源的AI工具编译或运行的时候遇到。本文精简扼要的说明原因和解决情况。
首先最重要的，希望你用conda或者python创建一个独立的venv环境。
这样可以确保没有干扰。更多AI资讯进 :2img.ai
主要检查点：
- 你需要用Pip list看下目前是否安装了Torch，如果没有条目，说明还没有安装。如果有条目但名字后面没有+cu17等字样，说明安装了CPU版本的。如下图
下图是正确的安装的CUDA的GPU版本。
- 确保你的机器安装了对应的CUDA，版本很重要。用NVIDIA-SMI这个命令右上角显示的CUDA信息是其驱动支持的最高CUDA版本，并不是你安装的（这是个大坑请注意）。你可以尝试使用NVCC -V 查看具体版本。
如下图：
如果没有nvcc工具，则大概率你没有安装CUDA。或者已经安装了但该命令的目录没有在全局变量Path中。
CUDA的安装目录一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 下。
你可以查看是否存在具体的目录以及文件，如下图中，我们以11.6作为演示
- 此时你可以手动去网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应你CUDA版本，Python版本，Torch版本的安装包。
如下图。CU116,代表CUDA版本11.6 ， cp310代表Python3.10版本，torch-1.13.1代表torch 1.13.1版本
下载这个whl文件后，直接用pip install 该文件名即可。如下图
- 如果需要人工支持，请看下图
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：稻草人，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/9238
