torch.cuda.is_available()返回false(已解决)

最新推荐文章于 2025-03-16 16:49:43 发布
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文章标签： python 深度学习 pytorch
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  1、卸载原有的torch版本

 可以在cmd输入如下命令

pip uninstall torch

 或者也可以直接去环境下的Lib\site-packages文件下手动删除所有包含torch的文件(包括torchversion)

2、Pytorch官网下载gpu版本的torch

Pytorch官网地址：Pytorch官网

进官网后按如下图所示配置

 然后进入红线标记的网站，下载对应的gpu版本

3、查找自己对应的版本

在cmd输入如下命令

pip debug --verbose

 下载对应的torch和torchversion的whl文件

 4、进入你安装whl文件的目录下进行pip安装

 同时安装torchv-xxx.whl，完成安装

5、检测是否安装成功

 

 

torch.cuda.is_available()返回false
jacke121的专栏
04-03 3692
torch.cuda.is_available()返回false 解决方法：已经安装torch的： import platform import torch sysstr = platform.system() use_cuda = torch.cuda.is_available() print('cuda',torch.cuda.is_available()) d...
【PyTorch】解决PyTorch安装中torch.cuda.is_available()返回False的问题
xuzhengzhe的博客
03-19 861
最近在安装PyTorch时遇到torch.cuda.is_available() = False的问题，特此记录下解决方法，以帮助其他遇到相同问题的人。
torch.cuda.is_available()=False
qq_50988206的博客
03-11 1438
2、在pycharm终端输入 conda create -n pytorch 创建一个新的名为pytorch的虚拟环境。1、删除原来的虚拟环境，假如原虚拟环境为pytorch-old，输入以下命令，先退出当前虚拟环境，然后删除原虚拟环境。问题： 显示torch.cuda.is_available()=False。解决办法：说明这个虚拟环境不可用，删除虚拟环境，重建一个新的虚拟环境。）上找到符合自己的安装命令，以下是我的安装命令。3、在pytorch官网（
torch.cuda.is_available()返回false——解决办法
最新发布
qq_45458565的博客
03-16 1205
因为conda镜像安装了CPU版本，你以为下载的是GPU版本，必须手动去官网用pip下载安装GPU版本。如果你的CUDA，cuDNN版本都对，只有Pytorch安装成了CPU的，那么先对它进行卸载，然后再安装。，先注册登录，查看自己的CUDA版本号对应自己的cuDNN，如果有对应不上的一个，先进行卸载，再安装新的。将最下面区域的命令复制在cmd，下载Pytorch，直接使用pip安装。首先判断自己是否适合使用GPU版本的torch，打开cmd输入。如果输出结果为True，说明安装成功。
安装torch后，torch.cuda.is_available()结果为false的问题
l8947943的博客
12-23 3万+
1. 在conda虚拟环境中安装了torch，一般命令都可以正常使用，但是使用cuda的命令torch.cuda.is_available()则输出False。 2. 经过一番查阅资料后，该问题的根本原因是CUDA环境与Torch版本不匹配，因此最直接的解决方式就是使用官方推荐的版本进行适配。 3. 解决思路 查看本机安装的cuda版本，通过查阅有三个命令 cat /usr/local/cuda/version.txt nvidia-smi nvcc -V 有时候会不幸输出三个不同的版本，这里在虚
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已经安装CUDA与Pytorch。但执行如下Python脚本，输出结果为False，本文给出了尽可能详细全面的解决思路。
【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案
weixin_44955407的博客
06-12 9555
-----2021.7.27更新------ 针对cp38做了适当解释，其余未作修改。
关于torch.cuda.is_available() 返回False 详细说明及解决
qyhua的专栏
02-23 4万+
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台(通用计算构建的运算平台，是建立GPU显卡驱动层之上，必须与之相匹配。cuda的上层通常是各种机器学习库如PyTorch,cuDNN)。cuda作用是利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。cuda与gpu与PyTorch的关系图如下：gpu。
torch.cuda.is_available（）返回False解决方案
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
【torch.cuda.is_available()False】 2024年pytorch cuda12.1安装问题解决方案
weixin_51596276的博客
03-16 4035
能用pip安装就别用conda命令安装，注意各个部分的版本匹配。
torch.cuda.is_available()返回false（windows解决办法）
m0_47134752的博客
07-09 2037
小土堆第一集。torch.cuda.is_available()返回false（windows解决办法）转载+补充
torch.cuda.is_available 返回false
oneself的博客
03-14 6614
1.问题： 2.解决： （1）命令行输入： NVIDIA-smi 查看cuda的版本号和电脑驱动版本号是否匹配： 参考对比是否匹配： （2）巨坑！！！！：检查自己安装的torch是cpu版本还是GPU版本，如果是CPU版本，需要卸载重装： 检查方法： 打开cmd输入： python import torch print(torch.__version__) 输出：（有“+cpu”则说明是cpu版本） 卸载：有的电脑在后续安装新版本会自动检测卸载，如果不会的，需要..
torch.cuda.is_available()输出False
m0_57621770的博客
05-09 595
创建虚拟环境conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是创建了一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境。执行如下的指令查看有哪些环境。
torch.cuda.is_available()输出false
wrj4055的博客
01-16 815
无法使用gpu，orch.cuda.is_available()输出为false。
已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False
m0_46492054的博客
09-18 1134
在网上查了可能的原因，①CUDA版本与驱动程序不兼容；②CUDA库的路径设置存在问题；③PyTorch版本与CUDA版本不匹配；我的解决办法是，重新安装了torch，解决了这个问题。显然没有缺失的包和版本冲突，所以故障原因不明。希望得到大佬的解答~之前一直没有这种问题，重装了anaconda以后出现了这种问题。不过这些和我的情况都不太符合。
torch.cuda.is_available()显示false解决方法
LiRongLu_的博客
05-17 8711
确保环境变量CUDA_HOME和LD_LIBRARY_PATH正确设置。如果以上方法都没有解决问题，可以尝试重新安装PyTorch，并确保选择支持CUDA的版本。确保你已经正确安装了CUDA和cuDNN，并且它们的版本与PyTorch兼容。确保你安装的PyTorch版本支持CUDA。确保你的显卡驱动是最新的。你可以从NVIDIA官网下载最新的驱动程序并安装。确保你的GPU没有被其他进程占用。确保输出显示了正确的CUDA版本。
【torch.cuda.is_available()输出false】
ThreeStones1029的博客
01-31 1116
【torch.cuda.is_available()输出false】
torch.cuda.is_available显示false
03-10
### PyTorch `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的原因分析 当遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 时，通常意味着当前环境未能成功识别到可用的 GPU 设备。这可能是由于多种因素造成的。 #### 安装了错误版本的 PyTorch 一种常见的情况是误安装了仅支持 CPU 版本的 PyTorch 而不是 CUDA 加速版[^2]。为了确认这一点，可以查看当初安装命令是否指定了特定硬件加速选项；对于希望启用 GPU 支持的应用场景而言，则应确保选择了带有 CUDA 后缀的包名来完成安装过程。 #### 验证 CUDA 和 cuDNN 是否正确配置 即使已经安装了合适的 PyTorch 版本，如果系统上的 NVIDIA 显卡驱动程序、CUDA 工具链或者 cuDNN 库存在兼容性问题或未被正确设置的话，也会导致此函数返回负值。建议按照官方文档指导检查并更新这些组件至相互匹配且稳定的版本组合[^1]。 #### 测试代码样例 可以通过下面这段简单的 Python 代码片段快速验证当前环境中是否存在可访问的 GPU： ```python import torch if not torch.cuda.is_available(): print("CUDA is not available.") else: device_count = torch.cuda.device_count() current_device_name = torch.cuda.get_device_name(0) print(f"CUDA is available with {device_count} devices, using '{current_device_name}' as the primary one.") ``` 上述脚本能帮助进一步诊断具体状况，并提供有关所连接图形处理单元的信息反馈。
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