torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

在配置完环境以后运行程序，程序正常运行但是GPU没有任务，此时判断程序没有在GPU上运行。调试步骤： 先查看cuda安装有没有问题：nvcc -V                                  可以看到cuda驱动等安装没有问题。 进程序去看.cuda()或者.todevice之类代码，看程序确实放在GPU上了，故排除 但是在查看代码是看到这里是一个and，参数args.no_cuda是设置的Flase，所以问题因为在torch.cuda.is_available()，没有获得cuda加速。 查看深度学习环境搭建torch.cuda.is_available()这里返回了 在使用PyTorch进行深度学习时，我们常常需要利用GPU的计算能力来加速模型的训练。`torch.cuda.is_available()` 是一个重要的函数，用于检查当前系统是否能够使用CUDA，即NVIDIA的GPU加速库。当这个函数返回 `False` 时，意味着你的程序将无法在GPU上运行，而会退化到使用CPU。以下是一些可能导致 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的原因及解决方法： 1. **CUDA版本不兼容**：如描述中所述，Torch的特定版本可能只支持某些特定的CUDA版本。在案例中，作者的CUDA版本为10.0，但Torch官网提供的版本只支持CUDA 9.2和10.1。这种情况下，你需要确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本匹配。可以通过访问PyTorch官网或使用指定CUDA版本的安装命令来解决这个问题。例如，对于CUDA 10.0，可以使用如下命令安装： ``` pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl ``` 2. **NVIDIA驱动未安装或版本过旧**：使用 `nvcc -V` 命令可以检查CUDA驱动是否已正确安装并更新到最新版本。如果未安装或版本过低，需要更新或重新安装。 3. **GPU资源被占用**：有时其他进程可能会占用GPU资源，导致PyTorch无法检测到可用的GPU。检查并关闭可能占用GPU的其他应用程序，如其他深度学习框架的实例。 4. **环境变量配置问题**：确保环境变量 `CUDA_HOME` 指向了正确的CUDA安装路径，且系统路径中包含了CUDA和cuDNN的库。 5. **硬件故障或兼容性问题**：如果你的GPU不支持CUDA或者有硬件故障，`torch.cuda.is_available()` 也会返回 `False`。检查GPU的健康状况和硬件兼容性。 6. **Python和CUDA的位数不匹配**：确保你的Python解释器和CUDA都是相同的位数，即32位或64位。 7. **系统资源限制**：在某些云服务或共享环境中，GPU可能被限制或隔离，导致无法使用。 排查这些潜在问题后，你应该能够解决 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 的问题，让程序顺利在GPU上运行。记得每次更改配置后都要重新启动Python环境，以应用最新的更改。如果问题仍然存在，可能需要更深入地检查系统日志或寻求社区帮助。