在 Ubuntu 18.04 上编译 PyTorch 成功却无法让显卡运行的问题越来越受到关注。许多开发者在享受 PyTorch 的灵活性与强大功能的同时，也面临着显卡未正确识别的问题。本文对该问题的解决过程进行详细记录，旨在为大家提供系统化的解决方案。
版本对比
在讨论如何解决显卡不运行的问题之前，我们需要对 PyTorch 的多个版本进行兼容性分析。以下是其关键版本的一些特性对比：
| 版本 | 特性 | CUDA 支持 | 发行时间 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 首个官方支持的 CUDA 10.0 | CUDA 10.0 | 2017年11月 |
| 1.1 | 新增多 GPU 支持 | CUDA 10.0 | 2018年7月 |
| 1.4 | 改进模型训练速度及接口 | CUDA 10.1 | 2019年12月 |
| 1.7 | 增强动态计算图与分布式训练能力 | CUDA 10.2 | 2020年10月 |
| 1.8 | 支持 AMP（自动混合精度） | CUDA 11.0 | 2021年3月 |
版本演进史
timeline
title PyTorch 版本演进
2017-11 : 版本 1.0 发布
2018-07 : 版本 1.1 发布
2019-12 : 版本 1.4 发布
2020-10 : 版本 1.7 发布
2021-03 : 版本 1.8 发布
迁移指南
在新的开发环境中，通常需要做一些代码转换。以下是从 PyTorch 1.0 升级到 1.4 的一些主要改动，这里仅列出两者之间的摘要差异：
- import torch
+ from torch import nn, optim
- model = nn.Sequential(layers)
+ model = MyCustomModel(layers)
接下来，迁移步骤如下所示：
flowchart TD
A[开始迁移] --> B(检查兼容性)
B --> C{是否支持CUDA}
C -->|是| D[更新驱动]
C -->|否| E[调整代码]
D --> F[测试显卡是否工作]
E --> F
F --> G[完成]
兼容性处理
对于不同版本之间的运行时差异，需要实现一个适配层，进行统一处理。以下代码块展示了适配层的简单实现：
def compatibility_adapter(input_data):
try:
output = perform_operation(input_data) # 假设这个方法在不同版本中有不同实现
return output
except Exception as e:
print(f"Compatibility issue: {e}")
类图亦展示了这里的依赖关系变化：
classDiagram
class CompatibilityAdapter {
+execute()
}
class OldVersion {
+perform_operation()
}
class NewVersion {
+perform_operation()
}
CompatibilityAdapter --> OldVersion
CompatibilityAdapter --> NewVersion
实战案例
一个完整的项目代码块可以在 GitHub Gist 中找到，便于开发者直接参考：
<script src="
桑基图展示了代码变更对项目的影响：
sankey-beta
A[旧版本] -->|升级| B[新版本]
A --> C[消耗的资源]
B --> C
排错指南
在解决显卡不运行的问题时，常见的报错包括设备未找到和 CUDA 相关的错误。以下是一些错误日志的示例（带高亮注释）：
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered # 显卡错误
File "/path/to/script.py", line 10, in <module> # 代码行示例
思维导图则帮助我们梳理排查路径：
mindmap
Root
设备未找到
CUDA 初始化失败
驱动问题
环境变量
生态扩展
在扩展 PyTorch 的生态时，需要注意支撑工具链的支持。以下为学习路径的展示：
journey
title PyTorch 工具链学习路径
section 学习阶段
学习 PyTorch : active, 1: 5d
掌握深度学习基础 : 2: 10d
了解模型优化 : 3: 7d
引用块摘录的官方文档信息如下：
“PyTorch 是一个开源机器学习库，旨在提供灵活性和高效性。” — PyTorch 官方文档
接下来的步骤是确保环境的兼容性以及检查相关工具链是否正常运行，这样我们就能充分利用 PyTorch 的优势，顺利地开发出兼容 GPU 的深度学习应用。
