pytorchとcudaの依存関係

Question

前提・実現したいこと

cuda11.0
cudnn8.0を使用しています
cuda11.0ではtorch1.7.1が対応しているとわかったためインストールしましたがエラーが出ています。
また、下記(python3コマンド)のprint(torch.version.cuda)では10.2と出力しているためそもそもcudaが出来ていないのでしょうか。
申し訳ございませんがご教示いただけないでしょうか。
よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

NVIDIA GeForce RTX 3060 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_70 sm_75.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3060 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

###pip3 list

torch                        1.7.1
torchaudio                   0.7.2
torchvision                  0.8.2

###python3コマンド

Python 3.8.10 (default, Sep 28 2021, 16:10:42) 
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda
<module 'torch.cuda' from '/home/limlab/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py'>
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> print(torch.version.cuda)
10.2
>>> torch.backends.cudnn.enabled
True

Answer 1

PyTorch のページで CUDA のバージョンを CUDA 11.3 を選択し、表示されるコマンドで Pytroch をインストールしてください。

ホスト側は cuda11.3 をインストールしてください
ホスト側の Nvidia Driver が 465.19.01 より古い場合はそちらもアップデートが必要です。(nvidia-smi で確認可能)

• Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

Comments

[reiya_123]

ご返信ありがとうございます。
＞ホスト側は cuda11.3 をインストールしてください
tenssorflow2.4を使うためにCUDA11.0,CUDNN8.0をインストールしたのですがcuda11.3をインストールするしか方法がないということでしょうか

申し訳ございませんがよろしくお願い致します

[tiitoi]

CUDA11.0でも動く可能性はあるので、とりあえず回答記載のコマンドで CUDA11.3対応の pytorch をインストールし直してみてはどうでしょうか。
それでも動かなければ、CUDAのバージョンも合わせるしかありません。
Linux 環境であれば、Docker を使えば複数の CUDA のバージョンを使い分けられます。