我已经创建了一个Python 3.7 conda虚拟环境，并使用以下命令安装了以下包：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 matplotlib scipy opencv -c pytorch
它们安装得很好，但当我运行程序时，我收到以下错误，表明未找到启用CUDA的设备：
raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA '
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.我有一个NVIDIA RTX 3060ti GPU，据我所知它支持CUDA，但每当我进入我的conda环境中的Python交互式shell时，在评估torch.cuda.is_available()时，我都会得到False，这表明CUDA可能没有正确安装或没有找到。
当我执行conda list来查看我安装的软件包时：
# packages in environment at /home/user/anaconda3/envs/FGVC:
#
# Name Version Build Channel
_libgcc_mutex 0.1 main
_openmp_mutex 4.5 1_gnu
blas 1.0 mkl
brotli 1.0.9 he6710b0_2
bzip2 1.0.8 h7b6447c_0
ca-certificates 2021.10.26 h06a4308_2
cairo 1.16.0 hf32fb01_1
certifi 2021.10.8 py37h06a4308_2
cpuonly 1.0 0 pytorch
cudatoolkit 11.3.1 h2bc3f7f_2
cycler 0.11.0 pyhd3eb1b0_0
dbus 1.13.18 hb2f20db_0
expat 2.4.4 h295c915_0
ffmpeg 4.0 hcdf2ecd_0
fontconfig 2.13.1 h6c09931_0
fonttools 4.25.0 pyhd3eb1b0_0
freeglut 3.0.0 hf484d3e_5
freetype 2.11.0 h70c0345_0
giflib 5.2.1 h7b6447c_0
glib 2.69.1 h4ff587b_1
graphite2 1.3.14 h23475e2_0
gst-plugins-base 1.14.0 h8213a91_2
gstreamer 1.14.0 h28cd5cc_2
harfbuzz 1.8.8 hffaf4a1_0
hdf5 1.10.2 hba1933b_1
icu 58.2 he6710b0_3
imageio 2.16.0 pypi_0 pypi
imageio-ffmpeg 0.4.5 pypi_0 pypi
imutils 0.5.4 pypi_0 pypi
intel-openmp 2021.4.0 h06a4308_3561
jasper 2.0.14 hd8c5072_2
jpeg 9d h7f8727e_0
kiwisolver 1.3.2 py37h295c915_0
lcms2 2.12 h3be6417_0
ld_impl_linux-64 2.35.1 h7274673_9
libffi 3.3 he6710b0_2
libgcc-ng 9.3.0 h5101ec6_17
libgfortran-ng 7.5.0 ha8ba4b0_17
libgfortran4 7.5.0 ha8ba4b0_17
libglu 9.0.0 hf484d3e_1
libgomp 9.3.0 h5101ec6_17
libopencv 3.4.2 hb342d67_1
libopus 1.3.1 h7b6447c_0
libpng 1.6.37 hbc83047_0
libstdcxx-ng 9.3.0 hd4cf53a_17
libtiff 4.2.0 h85742a9_0
libuuid 1.0.3 h7f8727e_2
libuv 1.40.0 h7b6447c_0
libvpx 1.7.0 h439df22_0
libwebp 1.2.0 h89dd481_0
libwebp-base 1.2.0 h27cfd23_0
libxcb 1.14 h7b6447c_0
libxml2 2.9.12 h03d6c58_0
lz4-c 1.9.3 h295c915_1
matplotlib 3.5.0 py37h06a4308_0
matplotlib-base 3.5.0 py37h3ed280b_0
mkl 2021.4.0 h06a4308_640
mkl-service 2.4.0 py37h7f8727e_0
mkl_fft 1.3.1 py37hd3c417c_0
mkl_random 1.2.2 py37h51133e4_0
munkres 1.1.4 py_0
ncurses 6.3 h7f8727e_2
networkx 2.6.3 pypi_0 pypi
ninja 1.10.2 py37hd09550d_3
numpy 1.21.2 py37h20f2e39_0
numpy-base 1.21.2 py37h79a1101_0
olefile 0.46 py37_0
opencv 3.4.2 py37h6fd60c2_1
openssl 1.1.1m h7f8727e_0
packaging 21.3 pyhd3eb1b0_0
pcre 8.45 h295c915_0
pillow 8.4.0 py37h5aabda8_0
pip 21.2.2 py37h06a4308_0
pixman 0.40.0 h7f8727e_1
py-opencv 3.4.2 py37hb342d67_1
pyparsing 3.0.4 pyhd3eb1b0_0
pyqt 5.9.2 py37h05f1152_2
python 3.7.11 h12debd9_0
python-dateutil 2.8.2 pyhd3eb1b0_0
pytorch 1.7.0 py3.7_cpu_0 [cpuonly] pytorch
pywavelets 1.2.0 pypi_0 pypi
qt 5.9.7 h5867ecd_1
readline 8.1.2 h7f8727e_1
scikit-image 0.19.1 pypi_0 pypi
scipy 1.7.3 py37hc147768_0
setuptools 58.0.4 py37h06a4308_0
sip 4.19.8 py37hf484d3e_0
six 1.16.0 pyhd3eb1b0_1
sqlite 3.37.2 hc218d9a_0
tifffile 2021.11.2 pypi_0 pypi
tk 8.6.11 h1ccaba5_0
torchaudio 0.7.0 py37 pytorch
torchvision 0.8.1 py37_cpu [cpuonly] pytorch
tornado 6.1 py37h27cfd23_0
typing_extensions 3.10.0.2 pyh06a4308_0
wheel 0.37.1 pyhd3eb1b0_0
xz 5.2.5 h7b6447c_0
zlib 1.2.11 h7f8727e_4
zstd 1.4.9 haebb681_0似乎有很多东西说cpuonly，但我不确定他们是怎么来的，因为我没有安装他们。
我正在运行Ubuntu版本20.04.4 LTS
3条答案
按热度按时间m528fe3b1#
我在尝试安装带有CUDA 11.1的Pytorch时遇到了类似的问题。尽管the anaconda站点明确列出了带有CUDA 11.1的Pytorch预构建版本，但conda仍然尝试安装
cpu-only版本。经过大量的尝试和失败，我意识到包torchvision torchaudio是问题的根源。因此，只安装PyTorch就可以解决这个问题：6rqinv9w2#
我相信我有以下错误的事情阻止了我使用Cuda。尽管已经安装了cuda，但
nvcc --version命令指示Cuda没有安装，所以我所做的是使用this answer将其添加到路径中。尽管这样做并删除了我原来的conda环境，并再次使用
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 matplotlib scipy opencv -c pytorch命令，但在评估torch.cuda.is_available()时，我仍然得到了False。然后我使用这个命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 matplotlib scipy opencv -c pytorch将cudatoolkit从版本11.3更改为版本10.2，然后它工作了！现在
torch.cuda.is_available()的计算结果为True不幸的是，Cuda10.2版与我的RTX 3060 gpu不兼容（我想它并不是与所有的RTX 3000卡都兼容）。Cuda11.0版给我错误，而Cuda11.3版出于某种原因只安装了CPU版本。尽管Cuda11.1版工作得很完美！
这是我最后用来让它工作的命令：
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcngwdvgl3#
在conda的虚拟环境中安装jupyter解决了我的问题。我遇到了同样的问题，即使pytorch和cuda都安装了，而且！nvidia-smi显示GPU，但当试图访问jupyter笔记本电脑时，它只显示cpu。
虽然我试图从命令行 Torch 是找到CUDA，但从jupyter是不显示，所以我只是pip安装jupyter的虚拟环境的康达和后，问题得到解决。