PyTorch no longer supports this GPU because it is too old

  本來學着MXNET來着，因為第一版《動手學深度學習》配套視訊用的MXNET，跟着視訊學好了解點，結果導師說學校裡基本都是用的PyTorch或TensorFlow，剛好第二版的配套視訊是用的PyTorch，那開始學PyTorch呗，但這個環境搭起來比MXNET費力不少，之前也有轉載過一個連結，跟着幾步就完成了，也可能是我電腦原因，花了兩天時間研究，剛開始都按教程視訊的來，結果最後顯示了電腦的GPU太老不能運作，後面想了想說不定可能是下載下傳的版本太高。

  參考文章：點選此處

  我用的也是第二個方法，用的的CUDA8.0版本。

  先把之前安裝的給解除安裝了。

conda uninstall pytorch
           

  在Anaconda Prompt運作。推薦建立一個新環境，失敗了也能重新删了再來過。這裡試過用python=3.5，但到後來就運作不了jupyter notebook了，可能是python版本低的緣故。

conda create -n pytorch python=3.6 anaconda
activate pytorch 
           

  百度雲（提取碼：itso）下載下傳對應檔案，在上篇文章裡有說明應該選哪個。

cd /d "下載下傳包的路徑"
conda install numpy mkl cffi
conda install --offline pytorch-0.3.0-py36_0.3.0cu80.tar.bz2
           

  測試：

python
import torch
a = torch.ones((3,1))
a = a.cuda(0)
           

  後面就下載下傳d2l、jupyter notebook和其他需要的工具（運作時會有報錯）就好了。

pip install d2l
pip install jupyter notebook
pip install torchvision
           

  這兩天基本都在失敗中度過，嘗試了各種各樣的辦法結果都不行，都想着直接擺爛，等換電腦了，但就在一次次不斷的試錯中對一些指令也熟悉了起來，對原理的也大概有了個概念，其實有很多錯誤說不定你多運作幾次，多重來幾次說不定就好了（下載下傳不穩定），建立的環境多試試，反正錯了可以重來，就是有很多時間浪費在等待安裝和下載下傳上有些讓人心煩，最後jupyter notebook上能成功運作代碼了真的挺開心的。這篇文章單純是為了發洩一下這兩天壓抑在心裡的情緒，感覺又有了希望。雖然沒啥幹貨，但還是希望能多少幫助一些有類似問題的人吧，多嘗試多試錯，總會成功的。

  2021.5.28更新

  突然發現還是沒用…在安裝其他包的時候可能是自動認定pytorch版本太低了，會給你自動更新，是以就又回到原點了…看看能不能有别的方法吧