记录一次 torch.cuda.is_available()==false的问题解决过程

最新推荐文章于 2024-06-12 15:05:23 发布
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#pytorch #深度学习 #人工智能

博主在使用PyTorch时遇到GPU不可用的问题，通过检查发现安装的是CPU版本而非GPU版本。经过重新安装并对比cuda和nvidia-smi的版本，发现CUDA驱动为10.2，解决方法是下载并安装最新官方驱动。

今天发现 torch.cuda.is_available()==false 无法初始化GPU进行训练.
于是着手开始检查torch的版本和cuda的版本

检查torch的版本

输入python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)

如果带有cpu字样说明你装的不是 gpu版本的, 需要重新安装pytorch
我的是cpu版本的. 于是重装.
再次测试

输入python
>>> import torch
>>> print(torch
最低0.47元/天 解锁文章
已安装 CUDA 与Pytorch 但 torch.cuda.is_available() 为 False
11-17 1855
已安装 CUDA 与Pytorch 但 torch.cuda.is_available() 为 False。
torch.cuda.is_available函数总返回False
xswl5148的博客
03-16 3万+
torch.cuda.is_available函数总返回False问题解决一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）1. 网上总结的方法一：根据自己cuda版本按照官网提供的安装命令安装pytorch2. 网上总结的方法二：去NVIDIA官网安装最新驱动二、问题分析三、解决方法 一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决） 在import pytorch后，使用以下函数： torch.cuda.is_available() 这个函数返回True即为使用了cuda，但是我这里总是返回False。 1
[pytorch] torch.cuda.is_available() False 解决方法
xsh_roy的博客
10-15 6752
进网站后，由于内容特别多，我们用搜索功能ctrl+f，比如我的cuda是11.0版本，就输入cu110,假如是cuda11.3版本，就输入cu113。然后选择想要的pytorch版本，cp38表示虚拟环境是python3.8的环境，torchvision也可以通过这个方法获得。出现这种情况通常是下载了CPU版本的pytorch，一般通过命令下载的pytorch（包括官网提供的命令）是CPU版本的，可以通过查询anaconda里的安装包判断是否安装了CPU版本的pytorch。安装完成后，再次尝试，成功！
解决torch.cuda.is_available()返回结果为False
weixin_41803482的博客
10-22 3万+
装了好几天的环境，死活用不了GPU torch.cuda.is_available()返回结果一遍一遍的都是False，心态都崩了！！！ 一开始以为是nvidia驱动的问题，然后看了几篇帖子，总结一下我的错误 一、cuda版本问题 cuda是向下兼容的，一开始我用的cuda10.1的docker镜像，本机是cuda10.0的，所以返回False。要确保新建的环境的cuda版本要比本地的基础环境低！！！ 二、pytorch和cuda版本对应问题 装的torch==1.4.0版本的，用print(torch.
【一文解决】已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False
乔卿的博客
06-15 14万+
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。
print(torch.cuda.is_available())是false
qq_71547093的博客
10-06 2143
print(torch.cuda.is_available())是false
torch.cuda.is_available（）返回False解决方案
12-21
排查这些潜在问题后，你应该能够解决 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的问题，让程序顺利在GPU上运行。记得每次更改配置后都要重新启动Python环境，以应用最新的更改。如果问题仍然存在，可能需要更深入...
torch.cuda.is_available()返回false——解决办法
热门推荐
qq_46126258的博客
01-17 28万+
首先问一下你自己是不是在清华镜像加速下载的！ 如果是，你是不是天真的以为把官网的下载链接放在prompt上去掉 -c pytorch去掉就走了捷径，能更快的安装了？ No！无论你是重装多少次，都一样，torch.cuda.is_available()返回false 如果你遇到这个问题，不用担心你的步骤是不是错了，因为你被conda镜像安装给坑了。你以为下载的是GPU版本，其实镜像下载的是cpu版本，你必须手动去镜像网站下载gpu版的包并离线安装 如果不信，可以试试这句 python import torch
torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
04-02
torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案
最新发布
weixin_44955407的博客
06-12 1万+
-----2021.7.27更新------ 针对cp38做了适当解释，其余未作修改。
torch.cuda.is_available()显示false解决方法
LiRongLu_的博客
05-17 9557
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。
深度学习(16):print(torch.cuda.is_available()) False的一个解决流程/思路
biter0088的博客
06-01 7557
print(torch.cuda.is_available()) False （1）查看torch版本，及其是否与cuda版本是否匹配： （2）查看cuda是否还存在以及cuda的版本 （3）查看显卡驱动是否正常 （4）安装显卡驱动--这一步可能不需要执行 （5）解决显卡驱动问题 （6） 测试cuda是否可用
print(torch.cuda.is_available()) False
weixin_42445581的博客
07-24 5353
安装完pytorch，cuda不可用。一般是版本的问题。而官网只给了pytorch1.2以前，以及最新的版本，的匹配关系，即pytorch-cuda-torchvision的版本匹配兼容性。可到这里查看版本的对应关系，安装正确的版本。 ...
print(torch.cuda.is_available())输出为False
weixin_43333607的博客
02-27 433
print(torch.cuda.is_available())输出为False
torch.cuda.is_available()为False
小石头三号的博客
02-23 456
可能的原因是Pytorch和torchvision的版本不符合，可以到官网查看对应版本 解决 1、先把自己环境的torch和torchvision卸掉 2、登录官网：https://pytorch.org/ 3、复制对应命令粘贴：
print(torch.cuda.is_available())False的解决方案以及torch版本的简单正确安装方式【已解决】
阅读修身
02-22 1万+
想使用GPU加快程序运行速度，pip安装完torch后，检测时候报错。安装时成功了，从报错来看，发现还不能用。False。
torch.cuda.is_available()结果为false
qq_44287129的博客
09-28 378
torch.cuda.is_available()结果为false 查看服务器cuda版本，nvcc -V 查看pytorch版本对应问题 import torch print(torch.version) 1.5.1 torch.cuda.is_available() https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
torch.cuda.is_available()=False
weixin_44009638的博客
03-01 1505
torch.cuda.is_available()=False
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
torch.cuda.is_available()==false
03-05
当torch.cuda.is_available()返回false时，表示当前系统不支持使用CUDA进行GPU加速。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习任务。 可能导致torch.cuda.is_available()返回false的原因有以下几种： 1. 没有正确安装NVIDIA显卡驱动程序：CUDA需要正确安装与显卡型号匹配的NVIDIA显卡驱动程序才能正常工作。请确保已经安装了正确版本的显卡驱动程序。 2. 没有安装CUDA工具包：CUDA工具包是进行GPU加速计算所必需的软件包。请确保已经正确安装了与PyTorch版本匹配的CUDA工具包。 3. 硬件不支持CUDA：某些较旧或低端的显卡可能不支持CUDA加速。请检查您的显卡型号是否支持CUDA。 4. 系统环境配置错误：有时候，系统环境变量配置不正确也会导致torch.cuda.is_available()返回false。请确保已正确设置CUDA相关的环境变量。
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