torch.cuda.is_available 为False的2

1.安装了cpu版本的torch

cuda版本的torch的whl文件有2gb大小，下载起来是很慢的。

但是cpu版本就比较小，只有几百兆。

排查方法

切换到你的python环境查看torch的cuda版本

print(torch.version.cuda)

解决方法

先卸载torch，然后重新安装

pip uninstall torch

https://pytorch.org/get-started/locally/

去官网选择你需要的版本，就会给你安装运行的命令。

比如这里用pip安装 cuda11.8版本的

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

也可以把那个whl文件下载下来，这样以后要再配环境的时候，就能拿来用。节省下载的时间。

2.cuda版本不匹配

cuda版本需要和pytorch匹配。

目前官网最新的是支持cuda11.7和cuda11.8，如果你是11.8版本的cuda，那就要安装11.8版本的torch。。。

执行navidia-smi命令，可以查看cuda还有驱动版本

nvidia-smi

注意这个上面显示的cuda version是你这个驱动支持的最大cuda版本。

执行

nvcc -V

可以查看实际环境变量中的cuda版本。

注意是电脑上是可以安装多个cuda版本的，安装了以后会加入到环境变量，程序会自动识别你环境变量里的cuda。

这个命令显示的只是环境变量中更靠前的cuda版本而已。

nvcc -V