CUDA配置正确，但是torch.cuda.is_available()却是False的解决方案

news2025/4/6 3:31:23

1.torch.cuda.is_available()返回为False

有时候我们想要使用GPU加速，但是发现CUDA、pytorch都安装好了，且版本也匹配，但是仍然无法使用GPU,显示信息如下：

在这里插入图片描述
这时候我们可以看看是不是我们的Pytorch的问题

2.输入下面命令查看pytorch的版本

torch.__version__
# torch.__version__ 返回的是 PyTorch 的版本号以及使用的计算设备的类型。
# '2.0.0+cpu' 表示您正在使用 PyTorch 2.0.0 的 CPU 版本。

在这里插入图片描述

好家伙，发现真的是torch的问题！
它使用的CPU版本，那么接下来我们就需要GPU版本的Pytorch了！

3.下载GPU版本的Pytroch

下载链接
在这里插入图片描述
找到cu开头的，这个是GPU版本的，而且要注意结尾的win与linux版本，我使用的是win，
下载的话推荐迅雷，右键复制链接就可以下载了。

4.选择目录存放

下载完成之后，我们随便找个目录放进去
在这里插入图片描述
按win键，打开Anaconda Powershell Prompt
我们cd进入存放GPU版本的pytorch目录中

5.卸载旧版本pytorch

首先去激活我们需要的环境

conda activate ***环境

卸载pytorch

pip uninstall torch

6.安装GPU版本的Pytroch

在Anaconda Powershell Prompt输入以下命令

pip install "刚才下载的包，可以用tab选择"

安装成功会如下显示：
在这里插入图片描述

7.测试验证

在这里插入图片描述
现在我们可以使用GPU了！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/605466.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！