torch 安装成功了,为什么torch.cuda.is_available()仍然是false
时间: 2023-11-13 22:56:19 浏览: 91
可能是因为你的电脑没有安装NVIDIA显卡或者CUDA驱动程序。torch.cuda.is_available()函数是用来检查你的电脑是否支持CUDA加速的,如果你的电脑没有安装NVIDIA显卡或者CUDA驱动程序,那么这个函数就会返回False。你可以通过以下命令来检查你的电脑是否安装了NVIDIA显卡和CUDA驱动程序:
```
nvidia-smi
```
如果你的电脑没有安装NVIDIA显卡或者CUDA驱动程序,那么你需要先安装它们才能使用CUDA加速。
相关问题
import torch >>> torch.cuda.is_available() True但是运行import torch torch.cuda.is_available()显示false
这可能是因为你的CUDA版本与PyTorch版本不兼容,或者你没有正确安装CUDA驱动程序。您可以尝试升级或降级您的PyTorch版本,或者确保您已正确安装了与您的CUDA版本兼容的驱动程序。您还可以尝试在执行import torch之前先设置CUDA设备,如下所示:
```
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 设置使用的GPU编号,如果有多个GPU可以进行选择
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
这将强制PyTorch使用指定的GPU并检查其是否可用。
为什么(torch.cuda.is_available()是false而torch.backends.cudnn.is_available()是false
torch.cuda.is_available()和torch.backends.cudnn.is_available()都是用来检查是否可以使用GPU加速的函数,但是它们的检查方式不同。torch.cuda.is_available()检查是否安装了CUDA并且至少有一个GPU可用,而torch.backends.cudnn.is_available()检查是否安装了cuDNN并且是否可以使用cuDNN加速。因此,如果你的CUDA安装有问题或者没有可用的GPU,torch.cuda.is_available()会返回False,而torch.backends.cudnn.is_available()可能会返回True。
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