No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda/问题解决

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解决子问题1：关于torch版本与CUDA版本不匹配的问题

这个没什么好说的，就检查dockers容器中torch匹配的cuda版本与torchaudio匹配的cuda版本是否是一致的，不一致会报另一个错误显示版本冲突，这个自行上 pytorch官网下载即可

注:使用


    nvidia-smi

查看显卡版本后再下载，而且注意torchaudio没有注明CUDA版本可能依然会不适配，


    cu116

表示CUDA：11.6

解决子问题2：GPU版本的torch没有生效

首先验证下下载的torch是不是GPU版本，比如我看到有的博客写的是因为用的是国内镜像源但是里面没有GPU版本的torch，所以下载的是CPU版本的（使用下列方法验证下）


    import torch


    torch.__version__

然后是验证torch是否能检测到GPU


    import torch


    torch.cuda.is_available()

果然，我的检测不到，返回的是False

终极武器：重装容器

显然chatgpt说了一堆，尝试后都无用，所以不如简单粗暴一些，直接将容器stop后，使用commit将容器压缩成镜像，再重启一下(commit使用后原容器还在哈，只是生成了一个镜像)


    docker commit 容器名 镜像名

然后重启的时候加上参数


    --gpus all


    docker run -it  --name 新容器名 -p 5702:5702  --shm-size=32G  --gpus all -v /data/donews/maosiyu:/iGPT   容器使用的镜像名  /bin/bash

终究还是这个方法有效，


    nvidia-smi

指令生效了，且文章开头的报错信息也没有，然后出现了新的问题，唉，心累，不过InternGPT给出了docker版本，待我测试后补充.... Eric_见嘉 Docker 自动化运维

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