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我运行了一个关于深度学习网络的代码，首先我训练了网络，它运行良好，但是运行到验证网络时出现此错误。

我有五个 epoch，每个 epoch 都有一个训练和验证的过程。我在第一个纪元验证时遇到了错误。所以我没有运行验证代码，我发现代码可以运行到第二个纪元并且没有错误。

我的代码：

for epoch in range(10,15): # epoch: 10~15
    if(options["training"]["train"]):
        trainer.epoch(model, epoch)

    if(options["validation"]["validate"]):
    #if(epoch == 14):
        validator.epoch(model)

我觉得验证代码可能有一些错误。但我找不到那个。

我在我的 Linux 服务器上运行一个深度学习程序，突然出现这个错误。

UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1603729096996/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.)

早些时候，当我刚刚创建这个 conda 环境时，torch.cuda.is_available()返回后true我可以使用 CUDA 和 GPU。但突然间我无法使用 CUDA 并torch.cuda.is_available()返回false。我该怎么办？

附：我使用 GeForce RTX 3080 和 cuda 11.0 + pytorch 1.7.0。它以前有效，但现在没有了。

我在添加GTX 560 Ti后安装了nvidia-driver-390我在运行 Kubuntu 20.04 LTS 的 Intel Core i5 12600K PC 上

$ dmesg|grep -i nvrm -A3\n[  113.647054] NVRM: API mismatch: the client has the version 460.91.03, but\n               NVRM: this kernel module has the version 390.144.  Please\n               NVRM: make sure that this kernel module and all NVIDIA driver\n               NVRM: components have the same version.\n

$ ubuntu-drivers devices\nWARNING:root:_pkg_get_support nvidia-driver-390: package has invalid Support Legacyheader, cannot …