深度学习：Pytorch安装的torch与torchvision的cuda版本冲突问题与解决历程记录

今天不小心将conda环境中的一个pytorch环境中的torch包给搞混了，将其更新了一下，发生了一些问题：

当时运行了一下这个代码： pip install torchvision --upgrade

导致了环境中包的混乱：

只能说欲哭无泪，当时这个 pytorch环境中我是安装的CUDA11.8的版本应该，后来安装了cpu版本的将原先的给覆盖了，导致运行代码时遇到如下报错：

ValueError: Could not find the operator torchvision::nms. Please make sure you have already registered the operator and (if registered from C++) loaded it via torch.ops.load_library.

遇到“Could not find the operator torchvision::nms”这类错误，通常是因为torch和torchvision版本之间的不兼容问题。您提供的信息显示，您的torch版本是2.1.2+cu118。这个问题可能因为torchvision版本不匹配或者安装有问题导致。

这次无意的更新导致了版本的冲突问题！！！

只能重新安装一遍了，先查看显卡配置：

nvidia-smi

 我的CUDA Version：12.1

前往Pytorch官网进行安装：Start Locally | PyTorch

复制这个安装命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

在pycharm的终端处可以进行安装，输入如下指令：

conda activate pytorch

 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

安装时间比较长，耐心等待。。。。。。。

安装结束后，查看torch与torchvision的cuda版本：

pip show torch torchvision

验证安装

安装完成后，您可以通过运行以下Python代码来验证torchvision是否正确安装，并且是否能够与torch一起使用CUDA：

import torch import torchvision print("Torch version:", torch.__version__) print("Torchvision version:", torchvision.__version__) print("CUDA available:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("CUDA version:", torch.version.cuda)

我的测试结果：

说明安装成功！！！

 最后测试一下代码运行：

没有报错，又可以继续学习Pytorch了！！！