安装pytorch时print(torch.cuda.is_available()) False
时间: 2023-05-23 14:05:17 浏览: 336
A:这意味着您的计算机没有可用的CUDA(计算统一设备架构)硬件,无法使用GPU来加速PyTorch的运算。您可以尝试安装CUDA驱动程序和相应的NVIDIA CUDA工具包来启用GPU加速。如果您只是想在CPU上运行PyTorch,则无需担心此问题。
相关问题
调用conda list有pytorch包但是torch.cuda.is_available没有定义
这可能是因为你的PyTorch安装没有包含CUDA。尝试重新安装PyTorch并选择与你的CUDA版本匹配的版本。您还可以尝试在Python中重新导入PyTorch和torch.cuda以确保它们可以正常工作。例如:
```
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果这仍然没有解决问题,可能需要检查CUDA的安装以及是否正确配置了GPU驱动程序和CUDA。
print(torch.cuda.is_available()) print(torch.backends.cudnn.is_available())
这两个函数都是用来检查当前系统是否支持CUDA加速的。
`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前系统是否支持CUDA加速,如果支持,则返回True,否则返回False。
`torch.backends.cudnn.is_available()`函数用于检查当前系统是否支持cudnn加速,如果支持,则返回True,否则返回False。
需要注意的是,这两个函数都需要在安装了PyTorch和CUDA的情况下才能正常使用。
如果你想在代码中使用CUDA加速,可以在代码中添加如下语句:
```
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
这样就可以根据当前系统是否支持CUDA加速来选择使用CPU还是GPU进行计算。
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