torch.cuda.is_available()返回false的解决办法

在使用pytorch的时候,有时会遇到torch.cuda.is_available()返回false的问题,一般出现这个的原因是因为驱动没有安装好的缘故。解决的方案是:

1、安装nvidia相应的驱动版本和对应的cuda和cudnn。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-396

#开发使用
sudo apt install nvidia-396-dev

有时会碰到nvidia-396找不到的情况,使用

sudo apt search nvidia

后发现库中没有nvidia-396的版本,这时可以安装nvidia-384的版本

sudo apt install nvidia-384

但是该版本似乎不支持cuda9.1,如果碰到与cuda版本不支持的问题,建议可以直接去nvidia官方网站下载驱动进行安装。

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

cuda和cudnn可以直接使用conda进行安装, 如果遇到问题,可以查阅相关的文档,这里就不赘述了。

conda install cudatoolkit

2、安装nvidia-cuda-toolkit方便使用nvcc

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

如果碰到nvcc -V 显示的版本与系统实际安装的版本不同的问题,可以参见

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48641682


一般进行驱动的正确安装后,就可以使用gpu进行计算了。

### 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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