解决torch.cuda.is_available()返回结果为False

该类问题网上有各种可能的原因与解决措施，但对于我来说没有效果。
解决措施因人而异，比如本人遇到的问题：
首先发现conda中安装的torch版本并非CUDA版本，而是CPU版本，这一点很关键，如果你也安装了CPU版本，那大概率需要重新运行指令安装的。
到这里会产生疑问，因为大家都是按照pytorch官方自定义的方式，给出的官方安装命令安装的，为何会安装成CPU版本？这可能是因为你本身创建虚拟的python环境时，没有选取合适的python版本导致的，庆幸的是，pytorch官方已经提示，你的python版本！

如果你安装了不符合要求的python版本来创建虚拟环境，并在该虚拟环境中执行了上图中conda install pytorch… 这条命令，那你使用conda list会发现

pytorch后面信息为py3.7_cpu，这意味着你将无法使用CUDA！

解决方式：卸载当前虚拟环境，重新安装3.8或者以上版本的python，然后再安装torch即可。

先退出虚拟环境

conda deactivate

删除当前虚拟环境

conda remove --name 你的虚拟环境名字 --all

创建新的虚拟环境test01；且python版本上调为3.8

conda create -n test01 python=3.8

使用刚刚创建的虚拟环境

conda activate test01

使用pytorch官方提供的安装指令(根据自身选取的实际环境，官方会提供安装命令)

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

检验

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

没问题即可