pytorch的一个坑爹的地方

想用ddddocr识别一下验证码，但是准确率不是非常的高，正好作者提供了dddd_trainer可以进行训练，于是在我的电脑上下载了源码准备训练，然后就发现没有环境。

百度搜索发现可以通过官网安装pytorch (opens new window)首先需要看一下自己的CUDA版本，安装的话可以低但是不能高。

使用win+r打开运行输入cmd打开命令行

然后输入

nvidia-smi

即可查看CUDA的版本

然后就可以直接去官网下载对应的版本了，如果没有自己的版本那么就需要去Previous versions of PyTorch (opens new window)查看其余版本，我这里是11.2但是我安装的是10.2。但是官网并没有提供直接的下载方式，所以就要查看更多版本。

我是所有的都回退了一个版本，这里选择的是1.10.0

直接通过conda 安装即可，但是安装完成后发现并不能使用。

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 -c pytorch

torch.cuda.is_available()会提示false。

我是尝试了许多方法都没有解决，最后在谷歌搜索的时候看到知乎上有人发了一个踩坑 (opens new window)的文章，里面说安装的版本实际上是cpu版本，所以才不能使用，去conda安装目录下一看，好家伙确实如此，直接去gpu的库地址 (opens new window)安装一份gpu的版本就可以正常使用了。