报错描述
最近我在Windows命令行环境中执行含有gpu运算的深度学习任务中时，一直会报下面的错误：
RuntimeError: CUDA error: unknown error
具体是在torch._C._cuda_init()这一步发生错误。
过程与收获
只搜索RuntimeError: CUDA error: unknown error是很难找到正确的解决方案的。谷歌和百度的前面的搜索结果大部分都认为是cuda没安好或者版本与Pytorch不匹配。使用nvidia-smi命令发现 cuda version 为10.2
但使用 conda list 命令发现和 cuda version 不一样。为cudatoolkit 10.0.130。我认为这俩不是指同一个东西，但以为俩版本可能需要一致，于是兴冲冲装了一个cuda 10.0，然后再次运行gpu运算，还是报同样的错误。一运行nvidia-smi，发现cuda version还是显示 10.2。又把Pytorch使用
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch重装了一下，还是不行。我迷惑了，查了一下才发现这俩版本确实不是指同一个东西。
conda list 出来的cudatoolkit 10.0.130和在命令行执行nvcc -V都是指cuda runtime API的版本，但nvidia-smi显示的CUDA Version是指cuda driver API的版本。两者并没有太大的联系，不需要一致。而通常机器学习框架如TensorFlow、Pytorch要求的cuda 版本指的都是runtime的版本。
解决方案 Solution
所以上面这一通操作下来问题并没有得到解决。我就耐着性子看谷歌的其他结果，偶然发现了一个github closed的issue提出的在使用Pytorch的代码文件中，在import torch语句后一句加入（插入）torch.cuda.current_device()，问题解决了。注意要在后一句加上这句，虽然在稍微后面一点加可能也work，但我没测试过。
参考
solution: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/21114
cuda version: https://stackoverflow.com/questions/53422407/different-cuda-versions-shown-by-nvcc-and-nvidia-smi
不work的解决方案（可能适用于其他情况）: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/18999
