ubuntu装P104驱动

机器上原来是p106 装的驱动如图：

550的，106跑图，还行。

但104在跑图时，直接关机。

查了些资料说用470的。所以就装回去了。

再次运行comfy，说驱动低了。要么。。。要么。。

RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11040). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver.

所以又得重装 cuda咐的。

方案有二，明显第一种方案是不行的。

根据错误信息，问题出在 PyTorch 尝试初始化 CUDA 时发现系统中的 NVIDIA 驱动程序版本过旧（当前检测到的版本为 11040）。以下是解决此问题的步骤：

更新 NVIDIA 驱动：
- 访问 NVIDIA 官方下载页面下载并安装最新的 GPU 驱动程序。
- 安装完成后重启计算机以确保新驱动生效。
匹配 PyTorch 和 CUDA 版本：
- 如果暂时不方便更新驱动，可以考虑安装一个与现有 CUDA 驱动兼容的 PyTorch 版本。访问 PyTorch官网获取不同 CUDA 版本对应的 PyTorch 安装命令。

建议优先尝试更新 NVIDIA 驱动，因为这通常能解决大多数兼容性问题，并且能够让你使用最新版本的 PyTorch 和其他依赖 CUDA 的库。

所以我决定。全部回退。方法如下。根据提示即可。

要安装一个与现有 CUDA 驱动兼容的 PyTorch 版本，可以按照以下步骤操作：

1. 确认当前 CUDA 版本

首先，确认你系统中已安装的 CUDA 版本。可以通过以下命令检查：

bash 复制代码

nvcc --version

或者使用 nvidia-smi 命令查看驱动和 CUDA 版本信息：

bash 复制代码

nvidia-smi

2. 访问 PyTorch 官网选择合适的版本

访问 PyTorch官网，根据你的 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 安装命令。

例如，如果你的 CUDA 版本是 11.4，可以选择对应的 PyTorch 版本。页面上会提供类似如下的命令：

使用 Conda 安装（推荐）

bash 复制代码

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch

使用 pip 安装

bash 复制代码

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu114

3. 执行安装命令

在终端或命令行中执行上述命令来安装与现有 CUDA 版本匹配的 PyTorch。

4. 验证安装

安装完成后，可以通过以下 Python 代码验证 PyTorch 是否正确安装并且能够检测到 GPU：

python 复制代码

import torch
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")

如果一切正常，你应该看到类似于以下的输出：

PyTorch version: 1.10.0+cu114
CUDA available: True
CUDA version: 11.4

注意事项

环境隔离：建议在一个新的虚拟环境中进行安装，以避免与其他依赖库产生冲突。
依赖库更新 ：确保其他依赖库（如 torchvision 和 torchaudio）也与新安装的 PyTorch 版本兼容。

通过以上步骤，你可以确保安装的 PyTorch 版本与现有的 CUDA 驱动兼容，从而避免运行时错误。

我的网速很可怜。。光下载更新就得好向个小时。