解决torch.cuda.is_available()一直为false的问题

最新推荐文章于 2025-04-17 11:40:55 发布
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分类专栏： AI相关学习 python相关 文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
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版权

一、检测脚本

import torch
 
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

输出

二、解决排查

1、安装CUDA

根据驱动选择要安装的版本

安装网站：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

安装成功后

2、安装cuDNN

注意：需要注册才能进行安装

具体

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torch.cuda.is_available()返回false
jacke121的专栏
04-03 3731
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...
cuda安装使用问题，print(torch.cuda.is_available())，仍然输出false，如何解决？
**My Coding Family**
07-11 3621
🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
print(torch.cuda.is_available())是false
qq_71547093的博客
10-06 2065
print(torch.cuda.is_available())是false
解决PyTorch代码中torch.cuda.is_available()终端返回True但代码中显示False的问题
最新发布
weixin_51225776的博客
04-17 460
在深度学习训练中，我们通常会优先选择GPU加速计算。然而，有时会遇到一个诡异的现象：返回True却返回False，导致代码回退到CPU模式。
torch.cuda.is_available()显示false解决方法
LiRongLu_的博客
05-17 8869
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。
【cuda报错】torch.cuda.is_available()返回false解决方案
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。
docker容器中torch.cuda.is_available()为false
semiconductor_s的博客
06-09 1203
网上搜了大部分都说是重启解决，再者就是pytorch的版本和cuda版本不兼容，但我的image直接下载的就是docker hub中的pytorch/pytorch，不应该会出现版本不兼容的问题。接下来再去寻找其他的方式，最后试下来是要重装显卡驱动，回退版本（也有说只需重装就行，无需回退版本）现象：运行了torch.cuda.is_available()后显示。
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的问题解决
04-02
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 4051
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()为False
小石头三号的博客
02-23 425
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：
【一文解决】已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False
热门推荐
乔卿的博客
06-15 13万+
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()) False
weixin_42445581的博客
07-24 5295
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。 ...
torch.cuda.is_available()=False
weixin_44009638的博客
03-01 1454
torch.cuda.is_available()=False
已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False
m0_46492054的博客
09-18 1156
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。
解决print(torch.cuda.is_available())返回false的问题
Jay_Alon的博客
02-08 5881
解决print(torch.cuda.is_available())返回false的问题；正确装入GPU版本torch的方法；
安装CUDA后，torch.cuda.is_available()返回false
LvWeijie941的博客
02-28 1309
背景：CUDA和cuDNN版本都是对应的，而且验证都没问题，但是torch仍无法使用GPU。+cpu代表当前torch是cpu版本，那么如果你的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。
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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