解决方案

升级CUDA版本，然后安装与CUDA版本对应的PyTorch版本。

第一步，笔者先查询Linux系统中对应的显卡驱动器版本470.94，然后进入CUDA Toolkit官方文档界面,根据驱动器版本号与CUDA Toolkit 版本映射表，找到对应的CUDA Toolkit版本。CUDA 11.0(11.0.3)-CUDA 11.8.x可用
第二步，下载CUDA Toolkit安装包，比如确定的CUDA 11.6, 进入CUDA下载界,在这个界面点击CUDA历史版本并下载。

第三步，nvidia官网卸载CUDA，另外较老的版本可以通过运行./usr/local/cuda-11.2/bin/cuda-uninstaller来卸载

To remove CUDA Toolkit:

  sudo apt-get --purge remove "*cuda*" "*cublas*" "*cufft*" "*cufile*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*gds-tools*" "*npp*" "*nvjpeg*" "nsight*" "*nvvm*"

To remove NVIDIA Drivers:

  sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" "libxnvctrl*"

To clean up the uninstall:
```
  sudo apt-get autoremove
```

第四步，安装CUDA及cudnn，参考:ubuntu20.04+安装11.6过程+pytorch安装记录;cudnn安装,cuDNN版本的查询及下载
第五步，进入Pytorch官网,查询与CUDA版本相对应的Pytorch安装命令。
第六步，进入到自己的虚拟环境中，执行pytorch安装命令。

Solution to RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch version

解决方案

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