下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问
从你的描述来看，问题的核心在于 PyTorch 不支持 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 的 CUDA 能力。以下是详细的分析和解决方案：
问题分析
CUDA 支持能力不匹配：
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 的 CUDA Compute Capability 是 sm_120。
当前 PyTorch 安装支持的 CUDA Compute Capability 是 sm50-sm90（即从 SM5.0 到 SM9.0）。
因为 PyTorch 不支持 sm_120，所以无法正常使用。
ONNX Runtime 警告信息：
ONNX Runtime 提示某些节点未被分配到首选的执行提供程序（如 CUDAExecutionProvider），这可能是由于 CUDA 不兼容导致的。
PyTorch 的安装来源：
如果你通过 pip 或其他方式安装了 PyTorch，可能没有正确选择与硬件匹配的版本。
解决方案 1. 检查 PyTorch 和 CUDA 版本首先，确认当前安装的 PyTorch 和 CUDA 版本是否匹配。可以通过以下命令检查：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "No CUDA available")如果输出显示 False 或者错误信息，则需要重新安装 PyTorch。
2. 使用支持 sm_120 的 PyTorch 版本PyTorch 官方可能不会直接支持 sm_120，但你可以尝试以下方法：
方法 1：使用旧版 PyTorch有些旧版 PyTorch 可能支持更早的 CUDA Compute Capability。
例如，可以尝试安装一个较旧版本的 PyTorch，比如 1.x 系列：
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116注意：具体版本号需根据你的系统环境和需求调整。
方法 2：使用 OpenCL 或其他替代方案如果 PyTorch 确实不支持 sm_120，可以考虑使用支持 OpenCL 的框架，例如：
PyOpenCL
TensorFlow（某些版本支持 OpenCL）
3. 替换硬件或升级驱动如果你无法找到兼容的 PyTorch 版本，可以考虑以下两种方式：
升级显卡驱动：
更换支持 CUDA 的显卡：
如果你的项目必须依赖 PyTorch 和 CUDA，建议更换一块支持 sm50-sm90 的显卡（如 GTX 1060、RTX 2060 等）。
4. 修改代码以适应硬件限制如果暂时无法更换硬件或升级驱动，可以尝试以下方法：
强制使用 CPU：
import torch device = torch.device("cpu") model.to(device) input_data = input_data.to(device)这种方法会显著降低运行速度，但可以保证程序正常运行。
禁用 CUDAExecutionProvider： 如果你使用的是 ONNX Runtime，可以尝试禁用 CUDAExecutionProvider，改为使用 CPUExecutionProvider：
import onnxruntime as ort sess_options = ort.SessionOptions() sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL sess_options.intra_op_num_threads = 4 sess_options.execution_provider = ["CPUExecutionProvider"] sess = ort.InferenceSession("model.onnx", sess_options=sess_options) 5. 自定义编译 PyTorch如果你对编程有一定了解，可以尝试从源码编译 PyTorch，支持自定义 CUDA Compute Capability。具体步骤如下：
克隆 PyTorch 源码： git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch
设置环境变量： export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="1.2" export TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all"
编译并安装： python setup.py install
总结优先尝试安装旧版 PyTorch，可能会支持 sm_120。
如果不行，可以考虑 更换显卡 或 升级驱动。
在硬件限制下，可以选择 强制使用 CPU 或 禁用 CUDAExecutionProvider。
如果有编程基础，可以尝试 从源码编译 PyTorch。
希望这些方法能帮助你解决问题！
