PyTorch检测到CUDA版本不匹配，求助解决方法

遇到这种情况，可通过以下几种方式解决：

• 临时切换CUDA版本（适合单次运行）
  在启动Python脚本的终端里，先手动把CUDA 11.8的路径放到环境变量最前面，覆盖12.0的优先级：

  set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin;%PATH%
  set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp;%PATH%
  

  执行完这两行命令后，再运行你的Python代码即可。

• 永久调整系统环境变量
  打开系统环境变量设置（右键此电脑→属性→高级系统设置→环境变量），找到系统变量里的Path，把CUDA 11.8相关的路径（比如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp）拖拽到CUDA 12.0路径的上方。调整完成后重启终端或IDE，系统就会优先调用11.8版本。

• 重装适配CUDA 12.0的PyTorch版本
  如果不想切换CUDA版本，直接在虚拟环境里安装适配CUDA 12.0的PyTorch即可：

  • 用conda安装：

    conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.0 -c pytorch -c nvidia
    

  • 用pip安装：

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

  （注：cu121是PyTorch官方提供的适配CUDA 12.0的版本包）

• 先确认PyTorch的CUDA版本
  运行以下代码确认当前PyTorch编译用的CUDA版本：

  import torch
  print(torch.version.cuda)
  

  如果输出是11.8，按前两种方法切换系统CUDA版本；如果想改用CUDA 12.0，就用第三种方法重装PyTorch。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者贺雨馨