每次配置模型环境，无论是在windows，linux，集群服务器上都会在这里卡一段，为了未来配置方便，记录下配置注意事项

配置cuda和torch主要有几个要点，分别是：

1. 显卡与驱动（NIVIADA driver）是否适配。
2. cuda版本与显卡是否适配。
3. torch是否为gpu版本
4. torch版本与cuda，与python是否适配
5. touchvision版本与torch是否适配。

1. 显卡与驱动（NIVIADA driver）是否适配

On Linux/OS X：

nvidia-smi

结果形式一般为：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 520.61.05    Driver Version: 520.61.05    CUDA Version: 11.8     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100-PCI...  Off  | 00000000:3B:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    54W / 250W |      0MiB / 40960MiB |      0%   E. Process |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

NVIDIA-SMI 520.61.05 Driver Version: 520.61.05 是适配的即可，不然需要重新安装driver。

2. cuda版本与显卡（gpu）是否适配。

查询Compute Capability (CUDA SDK support ）
步骤为：

• 先确定显卡的算力级别：For example, the GeForce 820M compute capability is 2.1.
• 再确定cuda版本是否支持该算力级别: For example, CUDA 9.2 is not supported for compute compatibility 2.1.

3. cuda是否与driver适配

On Linux/OS X：

nvidia-smi

结果形式一般为：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 520.61.05    Driver Version: 520.61.05    CUDA Version: 11.8     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100-PCI...  Off  | 00000000:3B:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    54W / 250W |      0MiB / 40960MiB |      0%   E. Process |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

注意： 此表中显示的 CUDA 版本并不表示您的系统上实际安装了 CUDA 工具包这仅表明您的图形驱动程序兼容的最新版本的 CUDA。一般下载这个版本的cuda就对了。

3. pytorch安装

一般安装步骤：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8

一般linux/windows这样就没问题了，但是，由于我使用的是集群服务器，环境配置与模型训练（gpu）不在同一个节点，这样会直接安装为cpu版本的pytorch。同时集群里有cuda11.9module，我是不用下载cudatoolkit的。
检查一下：

$ conda list pytorch
pytorch                   2.0.0               py3.9_cpu_0    pytorch
pytorch-mutex             1.0                         cpu    pytorch
cudatoolkit               11.1.1              heb2d755_10    conda-forge

果然是cpu版本呢。于是我首先卸载了原来版本的torch（或者重新创建环境）。然后手动安装下载wheel，在官方网站可下载。
cu开头的就是gpu版本啦

同时下载对应版本的torchvision：

这里我一开始下了cu118/torchvision-0.16.1%2Bcu118-cp311-cp311-win_amd64.whl，但是torchvision0.16和torch2.0不兼容，所以还要注意torch和torchvision匹配问题。
然后传到服务器文件夹里，在conda环境pip安装即可。

我在gpu节点测cuda一直false的原因就是torch和torchvision不匹配，torchvision后装把前面装的pytorch覆盖了重装了cuda12.1的版本，导致无法与GPU兼容。

4.测试与运行

这之后应该就可以正常运行了gpu了，测试gpu的pbs文件：

#!/bin/bash
#PBS -N yolov5_train
#PBS -l nodes=1:ppn=1:gpus=1
#PBS -l walltime=1:00:00
#PBS -o yolov5_train.out
#PBS -e yolov5_train.err
#PBS -A your_account
#PBS -V
#PBS -q gpu# 使用GPU前必须启动
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH# 查看cuda版本
nvcc --version
# Display GPU information
nvidia-smiconda init bash
source ~/.bashrcconda activate checkcuda2# Check if CUDA is available using Python
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "import torch; torch.zeros(1).cuda()"
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"conda deactivate

参考

• Why torch.cuda.is_available() returns False even after installing pytorch with cuda?
• GPU版本安装Pytorch教程最新方法