本文主要是介绍UserWarning:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUD.......warnings.warn(incompatible_device_warn，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 问题描述
- 问题分析与解决
- 总结
- 参考资料
问题描述
调试环境时，报 UserWarning:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUD 的错误，如下图所示：
问题分析与解决
从报错可以看出是 3060 的显卡和当前的 cuda 版本不适配。
因此打算换cuda的版本（我真是玛卡巴卡，老是有这种项目和cuda版本不适配的问题）。
我的显卡是 3060，cuda版本是 cuda11.5，项目 pytorch 版本是 pytorch1.8.1，经过查找资料在一个评论区看到说是 cuda11.1 与pytorch1.8.1适配，于是开始卸载重装cuda，将pytorch 11.5降到11.1。
经过一通漫长的操作，总算是将cuda版本给降到了11.1。
集体卸载与重装cuda的方法可以参考 参考资料[1][2]，很详细，这里就不多赘述了。
于是，小胡怀着激动的心情，再次运行项目。
嘿，您猜怎么着，还是报同样的错误，我真是想死！
于是乎转换思路，是不是 pytorch 的问题，于是在 conda 环境里查了下，如下图所示：
可以看到是基于cuda10.2 的，我真是再次玛卡巴卡，于是想把cuda版本再降到10.2，不但又经历一次更换版本的过程，还会对其他用 cuda11 的项目造成影响。（当然可以管理多个cuda版本切换，但是比较占用存储空间。）
突然又想到，既然已经装了 cuda11.1，能不能换一个与 pytorch1.8.1 相近的，使用 cuda11.1 的版本呢？
于是去到 pytorch官网 ，点 install previous versions of PyTorch ，
看到pytorch1.8.0版本是用的cuda11.1版本：
好，开干，换pytorch版本：
在conda环境中卸载原先的 pytorch：
pip uninstall pytorch
卸载完后，按照官网的命令重新安装pytorch：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
重新安装后，小胡又一次运行了项目，嘿，这次成了，项目正常运行，没有报错！
嘿嘿嘿！折腾了半天多时间，终于修好了。对于环境的问题已经无力吐槽了，每次都想死！
总结
遇到这种 cuda版本的问题，可以考虑从两个方向去尝试：
- 更换与 pytorch 版本相匹配的cuda，这个代价比较大；
- 更换与 cuda 版本相匹配，并且与项目所用 pytorch 相近的 pytorch 版本，这个代价没那么大，但是有可能版本不适用于项目。
总之，每次遇到环境问题都想死，但是还是要解决的不是吗？焯了！
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/Zinnir/article/details/122766367
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/416712347
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