最近在弄tts，用的框架GPT-SoVITS，记录一下：

1.资料
使用github上缩略版的tts
经验：记得用congda新环境并直接用requirement.TXT省的自己搞一些包互相冲突，浪费时间

2.运行server后，生成音频太慢，原来用的是cpu，然后就改为GPU
1）安装了torch2.6.0+cu124提示“torch-directml 0.2.5.dev240914 requires torch2.4.1, but you have torch 2.6.0+cu124 which is incompatible.”
2）直接执行pip install 安装 torch2.4.1错误消失，但是python执行代码依然是调用cpu
3）初步排查原因应该是pytorch和cuda不匹配
查看nvidia-smi的cuda是12.6，查看之前的安装包，安装的是12.4呀？
啊，之前还以为是nvidia的驱动有问题，装了新驱动nivia-smi后cuda版本显示为12.8，一顿库库卸载，然后又安装个低版本的nvidia的驱动，nivia-smi后显示版本12.6，因为卸载的时候因为也卸载了cuda，所以安装的时候发现了问题，为啥没有安装cuda，nivia-smi后还是显示版本呢？至此百度后发现答案，原来这里的12.6并不是当前安装的版本，而是当前驱动可以支持的cuda最高的版本（操，不能多写几个字吗。。坑）

3.ok至此，之前提示的torch-directml 0.2.5.dev240914 requires torch==2.4.1，就去找对应的torch版本就就行，到下面链接搜索，torch-2.4.1，选择你要的版本，注意对应的python版本以及操作系统。

4.打开pycharm，执行命令：
import torch
print(torch.version) # 查看torch版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否安装
print(torch.backends.cudnn.is_available()) # 查看cudnn是否安装
print(torch.version.cuda) # 打印cuda的版本
print(torch.backends.cudnn.version()) # 打印cudnn的版本

ok安装完毕~~

运行代码，显示“CUDA可用，将使用CUDA进行推理加速。”
妈耶~~哭了。。从4点搞到夜里4点，12个小时。。。

5.感谢知乎文章：https://www.zhihu.com/question/622711856/answer/3339303390，一句话点醒2个问题，1，cuda版本问题，2，可以直接一键cuda，不用拆开装，好用还方便
对了翻墙下载慢，用下面的链接，找到torch安装包后，用下载器下载后用pip命令直接安装，方便快捷~
希望这篇文章能让小伙伴们少走一些冤枉路~

以上误区总结：
误区1：nivia-smi后显示的cuda版本，不是当前版本的cuda，而是可以支持到的最大cuda版本（超级大的误区啊，搞了2个小时）
误区2：装cuda在装torch，不要，不要，不要装cuda，直接去装torch，torch非常友好，他可以把你的cuda 安装好

最后，网址记录：

常见的Torch、CUDA和Python版本的对应关系：https://blog.csdn.net/weixin_41809117/article/details/141246957

N卡安装程序下载
https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

首先进入CUDA Toolkit 官方界面：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

torch安装包下载
https://download.pytorch.org/whl/torch/

最后的最后，想说：可以运用钞能力搞定，闲鱼30块~