1.实验基本情况

硬件环境：单块Nvidia RTX3090 GPU

软件环境：Python3.8,Pytorch1.12.1 cudatoolkit=11.3

2. 问题描述

运行命令时，命令中的 nvidia-smi 有效，输出如下

但是程序运行过程中出现下面的错误：

site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 217, in _lazy_inittorch._C._cuda_init()
RuntimeError: CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu.

3.问题分析

如图1中，在当前安装的 CUDA Driver的版本460.91.03，其支持最高的 CUDA Driver为11.2，即最高支持运行11.2的运行时API，这个具体可查Nvidia官网点击进入。

而Python中的 cudatoolkit 版本为运行时CUDA Driver版本，不能超过图1中的最高支持的CUDA Driver版本，如本例中使用的  cudatoolkit=11.3 对应的是 CUDA Driver 11.3，比当前实验环境中的最高CUDA Driver版本高了，恰巧程序中需要用到CUDA算子，出现了问题，其实如果程序不用CUDA算子，应该不会出现异常，这种安装方法我在其他程序中经常使用，但在测试DINO代码时，出现了异常。

4.问题解决

可将原有的虚拟环境删除

conda remove -n your_env_name --all

然后重新创建和配置环境即可，这里注意，最高支持 cudatoolkit=11.2 ，但是在Torch官网，似乎没有 cuda11.2的内容，因此，可以装 11.1或比11.2小的其他版本。具体可访问下面的链接。

最后我安装了 ，目前还没测试环境，应该是可行的了。

pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

Previous PyTorch Versions | PyTorch Installing previous versions of PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/

https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.htmlhttps://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html