print(torch.cuda.is_available())输出为False

原创 已于 2023-04-04 10:18:07 修改 · 408 阅读 · 0 ·
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#python #深度学习 #pytorch

于 2023-02-27 15:43:06 首次发布
当print(torch.cuda.is_available())返回False时，可能是因为安装的pytorch是CPU版本。为解决此问题，需要下载并安装匹配系统和CUDA版本的GPU版pytorch、torch_version及torchaudio。可以从官方下载页面选择合适的包进行离线安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

print(torch.cuda.is_available())输出为False

此时已根据自己需要的版本安装好CUDA、pytorch、CuDNN等。
但是就是在python中打印print(torch.cuda.is_available())输出为False

原因

你所下载的pytorch为cpu版本

解决方案

下载gpu版本的pytorch、torch_version以及torchaudio再进行安装
离线包下载链接为（在线安装失败率较高）

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

选择适合版本的包（包与包之间存在依赖）
在这里插入图片描述

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 3741
🏆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！！
Ubuntu下torch.cuda.is_available() 返回 False情况
草莓奶忻的博客
08-25 1133
重新安装 xxx2 环境中的 PyTorch，确保它支持 CUDA。确保 LD_LIBRARY_PATH 设置正确并且指向/usr/local/cuda/lib64。检查 Python 路径是否正确指向 xxx2 环境。
print(torch.cuda.is_available())是false
qq_71547093的博客
10-06 2095
print(torch.cuda.is_available())是false
print(torch.cuda.is_available()) False
weixin_42445581的博客
07-24 5318
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。 ...
关于torch.cuda.is_available() 返回False 详细说明及解决
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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。
print(torch.cuda.is_available())返回false的解决方法
2301_77633259的博客
11-23 1585
python环境可以直接通过win+F4(cmd) pip list 查看。这个 后缀 有 那就可能是版本兼容问题，没有那就是下载到cpu版了。我这个是Anaconda 需要到对应的虚拟环境中查看。1.先查询自己安装的pytorch版本。注意不要下载到cpu开头的文件。下载自己对应的cuda文件。
解决torch.cuda.is_available()一直为false的问题
pumpkin84514的博客
06-03 771
需要将bin、include、和lib/x86目录中的文件拷贝到亲们cuda安装的对应目录中。3、修改pytorch版本，从cpu版本改为gpu版本。配置成功后，使用nvidia-smi命令检查如下。使用网站上面生成的命令进行安装。执行文章最开始的脚本，结果如下。注意：需要注册才能进行安装。根据驱动选择要安装的版本。
！避雷：print(torch.cuda.is_available())返回False
m0_53065609的博客
02-11 745
如果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，你必须手动去官网用pip下载安装。
如何解决 torch.cuda.is_available()是False
大表哥的博客
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如果你是默认pip install torch，它会默认给你安装cpu版本。因此，需要进入CUDA官网下载CUDA Toolkit！
print(torch.cuda.is_available()) 返回false的解决办法
weixin_46274756的博客
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07-28 340
我是从torch下手的，因为我确认torch，cuda和cudnn的版本都对应无误。如果直接用pip install torch，则会默认安装cpu版本的。应该从官网找到gpu版本的下载。
解决print(torch.cuda.is_available())返回false的问题
Jay_Alon的博客
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解决print(torch.cuda.is_available())返回false的问题；正确装入GPU版本torch的方法；
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03-02 5297
，
torch.cuda.is_available()显示false解决方法
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05-17 9060
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
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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如何解决？GTX3090
To be a better man
11-09 561
然后重新开一个终端（一定要重开一个），pip检查一下版本是否对。Ctrl+F：cuda11.3 就在诸多版本中找到啦。nvcc -V 查看原来装的是cuda11.3版本。保证Cuda与Pytorch的版本对齐就可以了。然后 ↓↓↓检查一下就ok啦。
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阅读修身
02-22 9913
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。
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05-06 427
print(torch.cuda.is_available())一直返回false的原因，pytorch需要和cuda有对应版本，具体版本见链接。一般cuda12.1以上就算比较新了，可以试试最新的pytorch版本。
print(torch.cuda.is_available())为false
最新发布
03-21
### 可能原因分析 如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 False，则可能由以下几个方面的原因引起： #### 1. **CUDA驱动未正确安装** PyTorch 使用 CUDA 来加速计算，因此需要确保 NVIDIA 的显卡驱动程序已正确安装并支持所使用的 CUDA 版本。可以通过运行命令 `nvidia-smi` 检查当前系统的 GPU 和驱动状态[^1]。 #### 2. **PyTorch版本与CUDA不匹配** 即使系统上已经安装了 CUDA，但如果 PyTorch 是通过 CPU-only 安装包构建的（例如 pip 默认安装），则无法检测到 CUDA 支持。可以尝试重新安装带有 CUDA 支持的 PyTorch 轮子文件。推荐访问官方页面获取适合环境的具体安装指令。 #### 3. **硬件兼容性问题** 某些旧型号的 NVIDIA 显卡可能不具备足够的 CUDA 计算能力 (Compute Capability)，这可能导致它们被排除在可用设备之外。确认目标机器上的 GPU 是否满足最低要求。 #### 4. **多GPU配置下的DataParallel使用不当** 虽然 DataParallel 不直接影响 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果，但在实际部署过程中错误设置可能会掩盖潜在问题。比如，在调用前需保证至少有一个有效的 GPU 设备可见给 Python 进程[^2]。 --- ### 解决方案建议 为了诊断具体问题所在，可依次执行以下操作来验证各环节的状态: ```bash # 此命令用于查看NVIDIA驱动以及是否有活动中的GPU进程. $ nvidia-smi ``` 接着测试Python端口能否识别任何cuda资源: ```python import torch print(torch.version.cuda) # 输出应显示具体的Cuda版本号而非None print(torch.cuda.device_count()) # 应大于零表示存在gpu可供分配 ``` 最后考虑重置或者更新整个开发框架至最新稳定版次. --- ### 示例代码片段展示如何正确初始化模型以便利用多个图形处理器工作负载分担机制(Data Parallelism). ```python import torch import torchvision def initialize_model(): model = torchvision.models.resnet101(pretrained=True) if torch.cuda.is_available(): device_ids = list(range(torch.cuda.device_count())) model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda() return model.eval() model = initialize_model() ``` 此脚本首先检查是否存在可用的GPU；如果有它会自动将ResNet架构实例化并将之转换成适配于所有发现物理单元的形式下运作. ---
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