在ModelScope中，我尝试按照readme安装实验环境，但是多次未成功，求指点

安装实验环境时出现的问题可能是由于环境配置或依赖项不匹配引起的。以下是一些可能的解决方法：

1. 检查CUDA和cuDNN版本：确保您的系统中已正确安装了与PyTorch版本相匹配的CUDA和cuDNN。请检查您的CUDA版本是否与PyTorch所需的版本兼容，并确保正确安装了相应的cuDNN库。

2. 更新NVIDIA驱动程序：如果提示"NVIDIA driver on your system is too old"，这可能意味着您的NVIDIA驱动程序版本过旧。建议您尝试更新NVIDIA驱动程序到最新版本，并确保与您正在使用的CUDA版本兼容。

3. 确认GPU硬件支持：验证您的GPU硬件是否与所安装的CUDA版本兼容，以确保您的GPU可以被正确识别和使用。您可以查阅官方文档或GPU制造商的网站，确认您的GPU型号是否支持您所使用的CUDA版本。

4. 验证CUDA和cuDNN路径：在安装PyTorch时，确保将CUDA和cuDNN的路径正确设置为系统环境变量中，以便PyTorch能够正确找到它们。

5. 重新安装PyTorch：尝试重新安装您需要的特定版本的PyTorch，并确保在安装时指定了正确的CUDA版本（如果需要）。

如果是的话，您可以用源代码安装，在源码中，pip install .https://www.modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85 可以参考这个 pip show torch，另外看下nvidia-smi。torch最新版本和您的cuda不match的。安装一个11.4兼容的torch。torch安装可以参考这条，pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①

如果您正在使用 CUDA11.4 并安装 PyTorch1.12.1，但是发现 torch.cuda.is_available() 返回 False，则可能是由于 NVIDIA 驱动太旧导致的。建议您检查当前驱动版本，并安装最新的驱动，确保驱动与 PyTorch 兼容。升级驱动的方法如下：

1. 在终端输入 nvidia-smi ，检查驱动版本。
2. 在英伟达官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载适合您的驱动，并按照安装步骤进行安装。
3. 安装完新驱动后，重启计算机，并重新运行您的程序。

升级驱动不会影响 GPU 的正常使用，但是如果出现了错误，可以先备份重要的数据，然后再进行升级。如果降低 PyTorch 版本的话，请确保安装正确的 CUDA 版本，否则可能出现不兼容的问题。