问题来源：

在进行 pytorch 的本地 GPU 版本安装过程中屡次碰壁，第一个问题是在 pytorch 官网给的下载命令行执行不成功，第二个是成功在本地 GPU 下载 pytorch 后执行将向量值挪到 cuda 0 上时系统报错，内容为标题所示，这两个问题的具体解决方案如下所述。

解决方法一：

很纳闷，为何官网给的命令行会运行不起来？后来经过查询资料发现，是因为不能直接下载该版本 cuda 对应的 pytorch，故我在网上找到了手动下载 torch 以及对应的 torchvision 的网址并进行下载。

对于 torch 的下载网址为： 。下载你本机的 python 版本对应的 torch 版本到指定文件夹下，直接在该文件夹下打开 cmd，在命令行中执行如下命令：pip install ***.whl。python 版本与 torch 、 torchvision 版本的对应关系如下图所示：

分别对 torch 与 torchvision 都执行如上所述的操作后，打开 anaconda powershell prompt，输入如下命令：

>python >>>import torch >>>a = torch.ones((3,1)) //创建一个长度为 3 值为 1 的矩阵 >>>a = a.cuda(0) //将该矩阵挪到 cuda 0 也即时本机的 GPU 上

若如上命令行执行过程中均无报错则表明本机上成功安装了 torch 与对应的 torchvision。

解决方法二：

若解决方法一无法解决报错问题，则尝试第二种解决方法。

有可能在执行解决方法一最后的命令行时，发生如下报错：

这种情况很大可能是因为 torch 与 CUDA 的版本不兼容导致的，为了验证这一假设，可以在终端输入如下命令：

若和我一样，输出的结果是 False 的话，就表示引起报错的原因是 torch 与 CUDA 的版本不兼容导致的。此时首先查看 CUDA 版本，在终端输入如下命令：

nvcc -V

输出结果如下图所示

可以看到我本机的 CUDA 版本是 11.7。很多网友喜欢去英伟达控制面板上找 CUDA 的版本信息，但是有些情况下在英伟达控制面板上看到的 CUDA 版本信息可能与此处看到的不一，以此为准！

接着访问 Pytorch 的官网，找到与你本机 CUDA 对应版本的 Pytorch，并进行安装，具体操作如下：

若你的 CUDA 版本没有出现在官网给出可选的选项范围内，则进入下载其他版本的入口进行历史版本的下载：

下载完后，解决了 CUDA 与 torch 版本不兼容问题，重复执行前面报错的那条命令，发现执行成功，错误解决。