问题一：当出现urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: certificate has expired (_ssl.c:1125)>
出现证书认证失败，证书已经过期问题
解决方式如下：取消全局验证即可
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context问题二：GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the GeForce RTX 3060 Laptop GPU GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
原因：当前pytorch的版本不匹配显卡，需要最新版本的pytorch和cudatoolkit11.1，原先安装的是10.2
解决办法：先执行卸载命令后重新安装最新版本pytorch和cudatoolkit
conda uninstall pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
使用的命令：（base） > conda info --envs 查看环境
import torch
- print(torch.version.cuda) 显示cuda版本
- print(torch.__version__) 查看torch版本
- device = torch.device('cuda')
使用conda卸载Pytorch
- conda uninstall pytorch
- conda uninstall libtorch
pip卸载Pytorch重新安装
- pip uninstall torch
使用pip更新Pytorch和torchvision
- pip list --outdated --format=legacy
更新Pytorch和torchvision安装包
- pip install --upgrade torch torchvision
使用Conda更新Pytorch和torchvision
- conda config --add channels soumith 将其添加soumith为你的Anaconda（或Miniconda）源服务器
- conda update pytorch torchvision
问题三：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)
问题原因：输入类型是CPU（torch.FloatTensor），而参数类型是GPU（torch.cuda.FloatTensor）
解决方案：首先检查是否正确使用了CUDA
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
inputs = inputs.to(device)
这样就把input这个tensor转换成了CUDA 类型
tensor.to() 这个函数功能是产生一个新的tensor，并不会改变原数据。
在测试时，torch.load("训练文件名", map_location="cpu") 即使用cpu作为输入类型
问题四：import torch 时出现问题，key already registered with the same priority
问题原因：之前有安装cpu版本的torch，最近又安装了gpu cuda版本的，两个版本的torch folder名字重合了
解决方案：
1. 将两个版本的torch全部卸载，否则可以成功Import torch，但实际上无法运行
conda uninstall pytorch
pip uninstall torch
pip uninstall torch # 需要跑两次pip uninstall
2. 重新安装所需要的版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge