torch.cuda.is_available()显示为true但是cuda不可用该怎么解决？

Snowmyth 2021-02-02 09:28:45

使用anaconda安装了pytorch和cuda，但是模型训练时还是使用GPU，该怎么解决呢？求大佬解答

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weixin_45300455 2021-11-07

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你好，请问你们解决了吗，我也是这个问题

yy451919724 2021-09-18

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已经9月了，兄弟你解决了么，我也遇到这个问题了

e.冰凌 2021-08-10

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再device这里如果指定为cuda device则还是不能用，如果不写就会自动调佣计算机里的显卡

未央郎 2021-10-11

@e.冰凌 default那里要写成0，然后在detect函数的第一行加上 cudnn.benchmark = True 试试

qq_42183074 2021-05-06

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我也遇到了，兄弟你解决了吗？！！！！

旱魅 2021-08-03

@qq_42183074 兄弟，解决了吗

I＇m Shy 2021-09-23

@旱魅兄弟，解决了吗，我已经傻了搞了两天了

Snowmyth 2021-05-06

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引用 1 楼 qq_42183074 的回复:

我也遇到了，兄弟你解决了吗？！！！！

没有！！还是在用cpu跑！数据一大就跑不了！！

I＇m Shy 2021-09-23

@Snowmyth 兄弟，解决了吗

weixin_43910961 2021-09-23

@I＇m Shy giao,怎么弄兄弟，我的也是

I＇m Shy 2021-09-27

@weixin_43910961 https://blog.csdn.net/qq_46126258/article/details/112708781?spm=1001.2014.3001.5506 看这个我是对着这个解决的问题

首先问一下你自己是不是在清华镜像加速下载的！如果是，你是不是天真的以为把官网的下载链接放在prompt上去掉 -c pytorch去掉就走了捷径，能更快的安装了？ No！无论你是重装多少次，都一样，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，你必须手动去镜像网站下载gpu版的包并离线安装如果不信，可以试试这句 python import torch

文章目录解决torch.cuda.is_available()返回False出现返回False的原因问题1：版本不匹配问题2：错下成了cpu版本的（小编正是这种问题）解决方案方案一方案二解决torch.cuda.is_available()返回False 出现返回False的原因问题1：版本不匹配电脑实际安装的CUDA版本大于已安装的pytorch所对应的CUDA的版本注意：小于等于是可以的，但是不能大于问题2：错下成了cpu版本的（小编正是这种问题）可能使用了清华源镜像，但是清华源镜像中

各位同学也许还在疑惑：为什么当我print（torch.cuda.is_available()）为True时，竟然还会发现当用到cuda库中的函数时无法调用或者在命令行写出nvcc -V时提示：command not found. 这是因为torch.cuda.is_available()为True并不意味着cuda已经安装成功，它只是代表你的系统装好了GPU驱动！！！让我们来看看这是为什么：...

torch.cuda.is_available函数总返回False问题解决一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）1. 网上总结的方法一：根据自己cuda版本按照官网提供的安装命令安装pytorch2. 网上总结的方法二：去NVIDIA官网安装最新驱动二、问题分析三、解决方法一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）在import pytorch后，使用以下函数： torch.cuda.is_available() 这个函数返回True即为使用了cuda，但是我这里总是返回False。 1

torch.cuda.is_available() cuda是否可用； torch.cuda.device_count() 返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device() 返回当前设备索引；

CUDA

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