xam0482

The detected CUDA version (12.1) mismatches the version that was used to compile PyTorch (11.8). Please make sure to use the same CUDA versions.

> > 检测到的 CUDA 版本 (12.1) 与用于编译 PyTorch (11.8) 的版本不匹配。请确保使用相同的 CUDA 版本。 > > 从 nvidia 下载 cuda 11.8 应该有帮助 我已经解决了 单独下载源码编译 cuda11.8 能运行 上面的问题可能来自于 无法下载正确的版本造成的，我也是同样的提示。 解决这个问题的过程 还发现了一个历史问题的解决方法 就是cuda12.1 不用降级安装cuda11.8就可以编译的方法...

不是所有 pip的源镜像 都有 GroundingDINO 阿里的有 另外清华那几个没有

> 我是单独下载github 源码编译的，用阿里的 pip 提示没有正确版本

挺多pip 源镜像没有，刚才我挨个源地址里翻了

之前用的是 pytorch2.1 night 版 因 cuda12.1 不能编译xformers 不得已放弃了 ，换回了2.0 cuda118 另外 凌晨 第一次试用GroundingDINO 结果后台在 生成图片时又死锁了， 3070ti 8g 估计碎片显存耗光了

> 我也犯过这个错，不是最新就是最好。但可以把12.1安装的文件手动删除，再安装11.7或11.8的。 不需要删除，不不需要重装， 秘密在于 系统变量 CUDA_PATH 如果直接修改 需要重启 简单的方式是 已经按了 12.1的 不用卸载 继续装 V11.8 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 这个目录下就会有多个目录 V11.7 V11.8 V12.1 正常 会使用 系统变量下的 CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...

> 请问需要安装vc++buildtools吗？ 需要，编译工具 还是必须要有的

> 最好是手动编译，我还记得buildtools 版本不能太高 要在2019之前的

I also get deadlock issues a lot and at first think it's pytorch2.1, sometimes even after a reboot