PyTorch无法识别CUDA（错误803）：Ubuntu系统驱动组合不兼容问题

问题重现 #

Python 3.10.6 (main, Nov 14 2022, 16:10:14) [GCC 11.3.0] on linux
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import torch
torch.cuda.is_available()
[PATH]/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/init.py:88: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
False

问题原因 #

核心矛盾是PyTorch依赖的CUDA runtime与系统NVIDIA驱动版本不兼容：你安装的PyTorch基于CUDA 11.7编译，但系统当前驱动仅支持CUDA 11.5，驱动版本未达到CUDA 11.7的最低要求，导致CUDA初始化失败。

对应版本要求：

• CUDA 11.5 最低驱动版本：495.29.05
• CUDA 11.7 最低驱动版本：515.43.04

解决方案（二选一） #

方案一：升级NVIDIA驱动适配CUDA 11.7

1. 卸载现有NVIDIA驱动

   sudo apt purge nvidia*
   sudo apt autoremove
   sudo apt autoclean
   

2. 添加NVIDIA官方驱动PPA源

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt update
   

3. 安装适配CUDA 11.7的515系列驱动

   sudo apt install nvidia-driver-515
   

4. 重启系统后，执行nvidia-smi确认驱动版本≥515.43.04，再启动Python测试torch.cuda.is_available()。

方案二：降级PyTorch适配系统CUDA 11.5

1. 卸载当前PyTorch包

   pip3 uninstall torch torchvision torchaudio
   

2. 安装适配CUDA 11.5的PyTorch版本（对应Python3.10）

   pip3 install torch==1.13.1+cu115 torchvision==0.14.1+cu115 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu115
   

3. 安装完成后启动Python，执行torch.cuda.is_available()验证是否返回True。

额外注意事项 #

• nvidia-smi显示的是驱动支持的最高CUDA版本，nvcc --version是系统安装的CUDA Toolkit版本，PyTorch仅要求驱动版本满足其依赖的CUDA runtime最低要求，无需完全匹配系统CUDA Toolkit版本。
• 若使用conda环境，需切换到对应环境后执行卸载和安装命令。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raiyan Chowdhury