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装了好几天的环境，死活用不了GPU
torch.cuda.is_available()返回结果一遍一遍的都是False，心态都崩了！！！
一开始以为是nvidia驱动的问题，然后看了几篇帖子，总结一下我的错误

一、cuda版本问题
cuda是向下兼容的，一开始我用的cuda10.1的docker镜像，本机是cuda10.0的，所以返回False。要确保新建的环境的cuda版本要比本地的基础环境低！！！

二、pytorch和cuda版本对应问题

装的torch==1.4.0版本的，用print(torch.__version__)查了一下我装的这个torch是要求cuda是10.1版本的。

问题来了：
pytorch官网上和pip install这两种方法的安装方式最大的缺点就是安装的pytorch指定的cuda版本不可自己控制，所以就会出现上图的版本不对应的情况。

那么我想要一个torch==1.4.0和cuda9.2的环境，就需要下载这两个相对应的版本

于是乎我在这个网站 各种torch、torchvision 找到了满意的torch

然后手动下载安装

pip install torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

再进入python里import一下

激动人心的时刻到来了：

看见返回True的时候真的泪流满面，小白踩坑无数换来的经验教训，希望对大家同样的困扰有所帮助吧！

附上我参考的帖子
torch.cuda.is_available()结果为false
五步解决torch.cuda.is_available()返回False的问题