问题一：当出现urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: certificate has expired (_ssl.c:1125)>
出现证书认证失败，证书已经过期问题
解决方式如下：取消全局验证即可
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context问题二：GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the GeForce RTX 3060 Laptop GPU GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
原因：当前pytorch的版本不匹配显卡，需要最新版本的pytorch和cudatoolkit11.1，原先安装的是10.2
解决办法：先执行卸载命令后重新安装最新版本pytorch和cudatoolkit
conda uninstall pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
使用的命令：（base） > conda info --envs 查看环境
import torch
- print(torch.version.cuda) 显示cuda版本
- print(torch.__version__) 查看torch版本
- device = torch.device('cuda')
使用conda卸载Pytorch
- conda uninstall pytorch
- conda uninstall libtorch
pip卸载Pytorch重新安装
- pip uninstall torch
使用pip更新Pytorch和torchvision
- pip list --outdated --format=legacy
更新Pytorch和torchvision安装包
- pip install --upgrade torch torchvision
使用Conda更新Pytorch和torchvision
- conda config --add channels soumith 将其添加soumith为你的Anaconda（或Miniconda）源服务器
- conda update pytorch torchvision
问题三：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)
问题原因：输入类型是CPU（torch.FloatTensor），而参数类型是GPU（torch.cuda.FloatTensor）
解决方案：首先检查是否正确使用了CUDA
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
inputs = inputs.to(device)
这样就把input这个tensor转换成了CUDA 类型
tensor.to() 这个函数功能是产生一个新的tensor，并不会改变原数据。
在测试时，torch.load("训练文件名", map_location="cpu") 即使用cpu作为输入类型
问题四：import torch 时出现问题，key already registered with the same priority
问题原因：之前有安装cpu版本的torch，最近又安装了gpu cuda版本的，两个版本的torch folder名字重合了
解决方案：
1. 将两个版本的torch全部卸载，否则可以成功Import torch，但实际上无法运行
conda uninstall pytorch
pip uninstall torch
pip uninstall torch # 需要跑两次pip uninstall
2. 重新安装所需要的版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
问题五：安装其他版本pytorch时出现 torch.cuda.is_available() = False的情况
根本原因：CUDA环境与Torch版本不匹配
解决方案：使用官方推荐的版本进行适配
要安装pytorch 1.8.0版本，使用官方安装版本
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
问题6：anaconda3出现CondaHTTPError: HTTP None None for url
解决：检查网络
1、更换官方镜像，换为清华镜像源。并且删掉channels下面的 -defaults一行。
方法1：直接命令行输入以下代码
# 前三条添加清华源路径，第4条移除默认路径，第5条表示从channel中安装包时显示channel的url
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels defaults
conda config --set show_channel_urls yes方法2：打开.condarc文件
ssl_verify: true channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ show_channel_urls: true
方法3：直接使用清华源.condarc文件，放在相应目录下。或者复制内容到.condarc中去
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud若不行，尝试在镜像地址后面，加上“/liunx-64” 或者“/win-64”（依照自己系统环境而定）
ssl_verify: true channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true
依旧不行，尝试将地址的https修改成http
ssl_verify: true channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true
问题7：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)
出现原因：代码问题
CPU运行时会报出错误的具体问题，例如数组越界等
GPU运行错误会报出上方错误，但无法确定是什么具体问题
一.在CPU上运行上面代码时，报错是IndexError: index out of range in self
二.在GPU上运行上面代码时,报错是RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)
