>>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) False >>> print(torch.backends.cudnn.is_available()) False >>> print(torch.cuda_version) None >>> print(torch.backends.cudnn.version()) None >>>

<think>好的，我现在要解决用户的问题：排查PyTorch中CUDA和CuDNN不可用的问题。用户可能遇到了在PyTorch中无法使用CUDA或CuDNN的情况，需要一步步排查原因。首先，我得回忆一下常见的排查步骤，并结合用户提供的引用内容来思考可能的解决方案。 首先，用户提到的引用[1]是关于CMake找不到Torch目录的问题，这可能与安装路径或环境变量有关。引用[2]提到了使用DistributedDataParallel，这可能涉及到多GPU环境，需要确保CUDA版本兼容。引用[3]提到了PyTorch的环境要求，特别是需要安装正确版本的PyTorch nightly build、torchvision、cocoapi等，还有GCC和OpenCV的版本。引用[4]则涉及公钥错误，可能影响APT源的更新，进而导致安装问题。 用户的问题是如何排查PyTorch中CUDA和CuDNN不可用的问题。我需要整理出一个清晰的步骤，帮助用户逐步检查。 第一步通常是检查PyTorch是否安装了支持CUDA的版本。用户可以通过conda list或pip list查看安装的PyTorch版本，确认是否带有cu后缀。例如，torch==1.8.0+cu111表示支持CUDA 11.1。 第二步是验证CUDA是否被PyTorch识别。用户可以在Python中运行import torch; print(torch.cuda.is_available())，如果返回False，说明CUDA未被检测到。此时需要检查CUDA驱动是否正确安装，使用nvidia-smi命令查看驱动版本和可用的GPU信息。如果驱动没问题，但PyTorch仍检测不到，可能是PyTorch版本与CUDA版本不匹配。例如，用户安装的PyTorch可能针对CUDA 11.x编译，而系统中安装的是CUDA 10.x，导致不兼容。 第三步是检查CUDA和CuDNN的版本兼容性。PyTorch需要特定版本的CUDA和CuDNN。用户需要根据PyTorch官方文档确认所需版本。例如，引用[3]提到需要PyTorch 1.0的nightly版本，这可能对应特定的CUDA版本。如果用户安装了不兼容的CuDNN，也会导致问题。可以通过检查CUDA版本（nvcc --version或cat /usr/local/cuda/version.txt）和CuDNN版本（查找头文件中的宏定义）来确认。 第四步是环境变量的问题。用户需要确保CUDA的路径正确设置，例如LD_LIBRARY_PATH包含CUDA的库路径，如/usr/local/cuda/lib64。引用[1]中的问题可能与CMake找不到Torch目录有关，可能是环境变量未正确配置，或者安装路径未被正确识别。 第五步是测试CUDA功能。用户可以尝试在PyTorch中创建一个CUDA张量，如torch.tensor([1.0]).cuda()，看是否报错。如果有错误信息，可能涉及驱动问题或库缺失。 第六步是重新安装PyTorch。如果上述步骤都确认无误，但问题依旧，可能需要根据官方指引重新安装PyTorch。引用[3]提供了安装指南的链接，用户应按照所需版本安装，并确保选择正确的CUDA版本。例如，使用conda或pip命令安装时指定cudatoolkit版本。 此外，用户提到的引用[4]关于公钥错误的问题，可能会影响APT源的更新，导致无法正确安装依赖库。如果用户在使用Ubuntu系统，并且添加了第三方源（如NVIDIA的CUDA源），需要确保源的公钥正确，否则更新会失败。这可能导致CUDA相关库无法正确安装，进而影响PyTorch的CUDA支持。解决方法可以是重新添加正确的密钥或删除无效的源。 总结下来，排查步骤应包括： 1. 检查PyTorch是否安装正确版本。 2. 验证CUDA驱动和运行时版本。 3. 检查CUDA和CuDNN的兼容性。 4. 确认环境变量设置正确。 5. 测试CUDA功能。 6. 重新安装或修复依赖项。 如果用户遇到特定错误信息，需要根据错误日志进一步分析。例如，如果出现“libcudnn.so.7 not found”，可能需要安装对应版本的CuDNN，并确保库路径正确。此外，用户应参考官方文档和社区资源（如Stack Overflow）中的解决方案，如引用[1]和[4]中的例子。 最后，生成相关问题可以帮助用户进一步解决可能遇到的周边问题，例如环境配置、版本冲突等。</think>### PyTorch CUDA/CuDNN不可用问题排查步骤 #### 1. 确认PyTorch支持CUDA的版本安装 首先检查PyTorch是否为**CUDA编译版本**： ```python import torch print(torch.__version__) # 查看PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available())# 输出应为True ``` - 如果输出`False`，可能是未安装CUDA版本。需通过官网命令重装，例如： ```bash # 根据CUDA版本选择命令，如CUDA 11.7 pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 2. 验证CUDA驱动和运行时版本 - **检查驱动**： ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本（右上角CUDA Version显示驱动支持的最高CUDA版本） ``` - **检查CUDA运行时**： ```bash nvcc --version # 查看实际安装的CUDA版本 ``` **版本必须匹配**：PyTorch编译的CUDA版本 ≤ 驱动支持的CUDA版本。 *例如：PyTorch编译为CUDA 11.7，驱动需支持≥11.7（如驱动显示CUDA 12.0则兼容）。* #### 3. 检查CuDNN兼容性 PyTorch依赖特定版本的CuDNN，需确保： - CuDNN安装路径正确（默认在`/usr/local/cuda`或`/usr/include`）[^3]。 - 测试CuDNN可用性： ```bash # 检查CuDNN头文件 cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 需与PyTorch要求的版本一致（如PyTorch 1.13要求CuDNN≥8.5.0）。 #### 4. 修复环境变量 添加CUDA库路径到环境变量： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 若使用虚拟环境（如conda），需确保`LD_LIBRARY_PATH`未被覆盖[^1]。 #### 5. 最小化测试代码 ```python import torch assert torch.cuda.device_count() > 0 # 确认检测到GPU tensor = torch.tensor([1.0], device="cuda") # 创建CUDA张量 print(tensor + 2.0) # 应输出tensor([3.], device='cuda:0') ``` - 若报错`CUDA error: no kernel image`，通常是驱动/CUDA版本不匹配。 #### 6. 重新安装PyTorch 若问题仍未解决，按官方指引彻底重装： ```bash # 卸载旧版本 pip uninstall torch torchvision torchaudio # 安装指定CUDA版本（示例为CUDA 11.7） pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 常见问题解决 - **错误：`libcudart.so.11.0: cannot open shared object file`** 原因：CUDA运行时库缺失。 解决：安装匹配的`cudatoolkit`： ```bash conda install cudatoolkit=11.7 -c nvidia ``` - **错误：`NO_PUBKEY F60F4B3D7FA2AF80`** 原因：APT源密钥失效（如第三方CUDA源）[^4]。 解决：更新密钥或删除无效源： ```bash sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys F60F4B3D7FA2AF80 ``` --- ###