選擇哪個版本的CUDA

參考的https://zj-image-processing.readthedocs.io/zh_CN/latest/pytorch/cuda/%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%93%AA%E4%B8%AA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84CUDA/

1. 問題
   最近在做課程的綜合設計，方向是nlp，打算搞一下中文文本摘要相關的內容，想着跑一下https://github.com/qingkongzhiqian/GPT2-Summary這個例子，裝好環境后，一直報“段錯誤（核心已轉儲）”之類的錯誤，一開始還以為是自己的顯卡太拉跨了。。。沒想到是CUDA版本出了問題。。
2. 解決辦法
   裝正確版本的CUDA!
3. 版本選擇
   在終端輸入
   nvcc --version

可以看到CUDA版本為10.2，所以對應的
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
需要安裝10.2版本的cudatoolkit。
最后果然跑通了模型！！！
4. 最后說一下CUDA的兩個版本

可以看到nvcc -v 和 nvidia-smi 兩個對應的CUDA版本並不一樣，其實是因為CUDA 有兩種API，分別是 運行時 API 和 驅動API，即所謂的 Runtime API 與 Driver API。 nvidia-smi 的結果除了有 GPU 驅動版本型號，還有 CUDA Driver API的型號，這里是 10.0。而nvcc的結果是對應 CUDA Runtime API。
而我們安裝的時候，要和nvcc的保持一致。