PyTorch无法识别NVIDIA驱动以支持CUDA的排查求助

从你的描述来看，核心问题出在PyTorch的CUDA版本与系统安装的CUDA版本不匹配，再加上环境变量未正确配置、多显卡场景下未指定目标显卡这几个点，下面一步步帮你解决：

1. 修复PyTorch与CUDA版本不匹配的问题 #

你系统安装的是CUDA 9.1，但通过conda安装的PyTorch是基于CUDA 9.0编译的（py3.7_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1），这会导致PyTorch无法找到适配的CUDA运行库，进而识别不到GPU。

你需要重新安装适配CUDA 9.1的PyTorch 1.0.0版本：

• 优先用conda安装：

  conda install pytorch=1.0.0 torchvision cudatoolkit=9.1 -c pytorch
  

• 如果conda源没有对应包，也可以用pip安装适配CUDA9.1的PyTorch 1.0.0版本，具体可参考PyTorch官方的历史版本安装指引。

2. 配置CUDA环境变量 #

即使安装了CUDA Toolkit，系统也可能无法自动找到对应的库文件，需要手动添加环境变量：
编辑你的~/.bashrc文件（如果使用zsh则编辑~/.zshrc），添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存后执行以下命令使配置立即生效：

source ~/.bashrc

3. 指定PyTorch仅使用GTX 1080 Ti #

你有两张NVIDIA显卡，其中NVS 310负责双显示器输出，需要让PyTorch只识别GTX 1080 Ti：

• 临时生效：在运行Python代码前，执行以下命令：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
  

  （注：lspci中GTX 1080 Ti是第二张卡，显卡索引从0开始计数，所以用1来指定它）
• 永久生效：可以把上面的命令添加到~/.bashrc中；或者在Python代码开头直接指定：

  import os
  os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
  import torch
  

4. 验证修复效果 #

打开新的终端窗口，执行以下命令验证配置是否成功：

python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.device_count()); print(torch.version.cuda)'

如果一切正常，应该会输出类似如下内容：

True
1
9.1.85

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian