Conda环境升级Cuda 10.2后nvcc仍显示10.1 非root用户无法安装Pytorch

问题根因 #

• conda官方源提供的cudatoolkit包仅包含CUDA运行时依赖库，不包含nvcc编译工具链。你执行nvcc --version返回的是系统全局预装的CUDA 10.1版本，和conda环境内安装的运行时库版本无关，该差异本身不会直接影响预编译PyTorch的安装与使用。

解决方案 #

方案1：直接安装适配CUDA 10.2的PyTorch（推荐，无需处理nvcc版本） #

如果你的需求仅为安装使用适配CUDA 10.2的PyTorch，不需要编译自定义CUDA算子，无需调整nvcc版本，直接执行对应版本的PyTorch安装命令即可：

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装完成后执行以下命令验证有效性即可，无需关注nvcc --version的输出：

python -c "import torch; print('CUDA可用性：', torch.cuda.is_available()); print('PyTorch适配CUDA版本：', torch.version.cuda)"

返回PyTorch适配CUDA版本为10.2且CUDA可用性为True即可正常使用。

方案2：将conda环境内的nvcc切换为10.2版本 #

如果需要用到nvcc做编译操作，可在conda环境内安装完整的CUDA工具链：

1. 执行安装命令：

   conda install nvidia/label/cuda-10.2.89::cuda-toolkit
   

2. 配置环境变量优先级，将当前conda环境的二进制目录加到PATH最前面，避免优先调用系统级的nvcc：

   echo 'export PATH=$CONDA_PREFIX/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

3. 重新激活你的conda环境后执行nvcc --version，即可返回10.2版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adnan Ali