在Google Colab Pro运行PyTorch LSTM NLP分类器遇cuDNN兼容错误求助

以下是几个可行的解决办法，按优先级尝试：

• 重置环境变量，优先加载PyTorch自带cuDNN
  在代码最开头添加以下代码，强制让系统先查找PyTorch自带的cuDNN库，避免和系统级的旧版本冲突：

  import os
  import torch
  
  # 获取PyTorch自带cuDNN的路径
  torch_lib_path = os.path.join(os.path.dirname(torch.__file__), 'lib')
  # 重置LD_LIBRARY_PATH，将PyTorch库路径放在最前面
  os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = f"{torch_lib_path}:{os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '')}"
  
  # 后续正常声明设备
  DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
  

• 重启Colab运行时
  有时候环境变量冲突是因为之前运行的代码修改了系统配置，直接点击Colab顶部菜单栏的「运行时」→「重启运行时」，然后重新执行全部代码，大概率能恢复默认的兼容环境。

• 重新安装适配的PyTorch版本
  如果上述方法无效，手动卸载现有PyTorch并安装与Colab Pro环境兼容的版本：

  !pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
  !pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
  

  这个版本的PyTorch编译时使用的cuDNN版本与Colab Pro默认环境匹配，安装完成后重启运行时再执行代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Atefeh Rashidi