解决PyTorch与CUDA版本冲突的步骤
当出现版本不匹配问题时，建议按照以下流程排查解决：
- 检查显卡驱动版本：在终端输入
nvidia-smi查看最高支持的CUDA版本（右上角显示） - 核对PyTorch安装命令：访问PyTorch官网，选择与CUDA版本对应的安装命令。例如：
- CUDA 11.8用户应使用：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - CUDA 12.1用户需选用对应的12.1版本命令
- CUDA 11.8用户应使用：
- 强制重装方案：如果已安装错误版本，先执行
pip uninstall torch torchvision彻底卸载，再安装正确版本 - 验证方案：安装后运行
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，返回True表示配置成功
特殊情形处理：若使用较老显卡（如Maxwell架构），可能需要安装旧版CUDA（11.3以下）或改用CPU版本
本答案来源于文章《TripoSG：单张图像生成高分辨率3D建模数字资产》
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