在我使用RTX2070 SUPER运行Pytorch Yolov4之前，现在我的PC改为使用RTX3060，华硕KO GeForce RTX™3060 OC。
我已经删除了现有的cuda11.2，并重新安装cuda11.4和Nvidia驱动程序470.57.02
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| NVIDIA-SMI 470.57.02 Driver Version: 470.57.02 CUDA Version: 11.4 |
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
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| 0 NVIDIA GeForce ... On | 00000000:07:00.0 Off | N/A |
| 0% 42C P8 16W / 170W | 403MiB / 12053MiB | 0% Default |
| | | N/A |
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| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 1236 G /usr/lib/xorg/Xorg 9MiB |
| 0 N/A N/A 1264 G /usr/bin/gnome-shell 6MiB |
| 0 N/A N/A 2124 C python 153MiB |
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然而，使用cuda11.4和RTX3060，我无法运行Pytorch Yolov4检测。当我运行检测时，检测会在加载权重Loading weights from ./data/people.weights... Done!后卡住。同时，nvidia-smi可以显示一个"python"(上面的PID 2124)正在使用GPU内存和使用的GPU内存"python">
cuda11.4不支持RTX3060或Pytorch1.4吗?
Environment:
ASUS KO GeForce RTX™ 3060 OC
Ubuntu 18.04.5 LTS
cuda 11.4
nvidia driver 470.57.02
conda 4.8.3
python 3.8.5
pytorch 1.4
通过在Conda环境中重新安装pytorch解决。
您可以尝试重新安装Pytorch或创建一个新的Conda环境来重新安装。