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问题一：在conda虚拟环境中报错ImportError: libcupti.so.11.7:cannot open shared object file: No such file or directory

解决步骤

1. 查询是否存在libcupti.so.11.7文件

find / -name libcupti.so.11.7

2. 将到nvidia这步都拷贝到conda环境中

# conda 虚拟环境的路径在 cd /opt/conda/envs/你的虚拟环境的名字  下
cp -r /home/ubuntu/.local/lib/python3.8/site-packages/nvidia/ /opt/conda/envs/你的虚拟环境的名字/

问题二： RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling cublasSgemmStridedBatched( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, stridea, b, ldb, strideb, &beta, c, ldc, stridec, num_batches)。

解决方案：

1. 方法一：

pip uninstall nvidia-cublas-cu11

2. 方法二：

 unset LD_LIBRARY_PATH

该命令作用：
unset LD_LIBRARY_PATH 是一个用于清空 Linux 或 Unix 操作系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 的命令。

在 Linux 或 Unix 系统中，LD_LIBRARY_PATH 是一个环境变量，用于指定共享库文件（也称为动态链接库）的搜索路径。当一个程序启动时，系统会在 LD_LIBRARY_PATH 指定的路径下搜索共享库文件。如果 LD_LIBRARY_PATH 没有被设置，系统会使用默认的共享库搜索路径。

使用 unset LD_LIBRARY_PATH 命令可以清空 LD_LIBRARY_PATH 环境变量，这意味着系统将只使用默认的共享库搜索路径。这个命令通常用于解决程序运行时由于错误的 LD_LIBRARY_PATH 设置导致的问题。

问题三： RuntimeError: ProcessGroupNCCL is only supported with GPUs, no GPUs found!

解决方案

1. cuda版本和torch版本不匹配的问题
2. 查看cuda版本： nvcc --version
3. 再去这里查看对应版本并用conda命令安装。