首先,一个快速办法,也是我曾经的问题解决办法:Nvidia CUDA kit一定要先于Pytorch(CUDA版)安装,如果你需要用到cuDNN,也需要先于Pytorch安装。 PS:我觉得显卡驱动版本不重要,用最新版即可,此外我的GPU是3080ti(女朋友送的),应该对30系都适用。 接下来是完整解决办法。 1. 首先,如果在此之前你已经通过Anaconda(或...
方法 1.首先想到的是会不会是安装pytorch出现了问题,准备将pytorch卸载了重装。但是在重新安装后问题依然不能够解决。 2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动,将CUDA版本从10.2更新到了11.7。再次通过运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出为True,说...
1. 在conda虚拟环境中安装了torch,一般命令都可以正常使用,但是使用cuda的命令torch.cuda.is_available()则输出False。 2. 经过一番查阅资料后,该问题的根本原因是CUDA环境与Torch版本不匹配,因此最直接的解决方式就是使用官方推荐的版本进行适配。 3. 解决思路 查看本机安装的cuda版...
解决办法:查看电脑可以安装的nvidia版本号:sudo ubuntu-drivers devices 找到版本最高的或者是系统推荐的版本进行下载 执行:sudo apt install nvidia-driver-530进行下载。如果中间出现错误可以换个校园网或者其他网络进行多次尝试,我的就是网络问题好几次下载出现error。
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 ...
在最后一步的时候出现了torch.cuda.is_available() = False的问题 截图如下: 当时快给我搞炸了,好不容易到最后一步了,那能怎么办,只能排查问题了。 二、分析可能的报错原因 出现这个问题的原因大致如下: 1、没有安装 CUDA:确保你的系统上安装了与你的 PyTorch 版本兼容的 CUDA 版本。
当出现torch.cuda.is_available()返回false的情况时解决办法 首先在自己创建的用于安装pytorch的虚拟环境中,输入conda list查看从官网下载的pytorch是CPU版本的还是GPU版本的。 若发现自己下载的pytorch为CPU版本的,则将此pytorch卸载,去官网使用PIP安装方式安装新的pytorch,记住千万,千万,千万不要用conda的安装方式,因为...
最近在学习用pytorch实现训练模型,刚好学到使用pytorch进行GPU加速。但是通过上网查询不同的解决办法,但是torch.cuda.is_available()一直返回False,直到看见了知乎中的一个解决办法。 现在就让我为大家总结一下解决问题大概过程。 解决问题流程 1.首先打开命令行输入nvidia-smi查看GPU状态 ...
在Ubuntu系统中，遇到torch.cuda.is_available()返回False的问题，通常涉及几个关键步骤来解决。首先，确保你的硬件支持GPU。检查显卡驱动是必要的。在终端输入`sudo ubuntu-drivers devices`，查看可用的NVIDIA驱动版本，选择最高或推荐版本，比如`sudo apt install nvidia-driver-530`。可能需要切换网络重试...