問題描述
裝新環境默認裝了個最新的 pytroch，訓練的時候報錯。
先是顯示 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device，網上查了一圈都說是當前顯卡的算力太低，不支持高版本的 CUDA。
看了一眼顯卡：3090；看了一眼 CUDA：11.1，都沒問題。而且之前用 pytorch 也沒出現這種問題。
往上翻了一下訓練途中的 warning，看到一句：
GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
驚了，3090的卡算力都不夠了嗎？立馬檢查了一下 pytorch 版本：1.10，尋思 pytorch版本也不低啊。。。
解決方法
網上查了一圈，發現是之前卸載又安裝好幾個版本的 pytorch，導致 cuda 的配件和當前版本的 pytorch 不適配。卸載全部重來。
- 卸載 pytorch
pip uninstall pytorch - 去官網復制安裝指令。用 conda 裝。
- 官方指令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch - 其中
torchvision torchaudio如果不是 CV 方向不需要裝；-c表示從官網下載，巨慢，不要這個，用鏡像；cudatoolkit=11.3表示 cuda 配件版本，就是這個不適配導致報錯，替換成你自己的版本號。 - 最終 CUDA 11.1 版本下的安裝指令簡化為：
conda install pytorch cudatoolkit=11.1 pytorch
雖然最終還是給我裝了 1.10.0 的 pytorch，但是這次能正常運行了。裝環境真是噩夢。
pytorch各版本和cuda版本對應關系
官網鏈接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
食用方法：注意低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda。（高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda）例如：你需要 1.7.0 的 pytorch，那么 cuda 只能 11.0 及以下。官方推薦的cuda版本為10.2和11.3，這兩種 cuda 支持大多數的 pytorch 版本。
（不過一般人都是根據cuda裝pytorch，誰沒事指定pytorch版本反裝cuda啊，哦是復現baseline啊，那沒事了（哭
| PyTorch 版本 | CUDA 環境 |
|---|---|
| 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) | 9.2 |
| 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) | 10.0 |
| 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) | 10.1 |
| 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0 | 10.2 |
| 1.7.0(1) | 11.0 |
| 1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0 | 11.1 |
| 1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0 | 11.3 |