import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输出为 True,则说明 PyTorch 已正确检测到 CUDA。如果仍为 False,则可能需要进一步检查上述步骤。 综上所述,通过逐步排查 CUDA 驱动、版本兼容性、GPU 支持、PyTorch 安装以及环境变量设置等问题,你应该能够解决 torch.cuda.is_available() 返回False 的问题。
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。 2、没有安装 GPU 驱动:确保你的 GPU 驱动是最新的,并且与你的 CUDA 版本兼容。 3、GPU 不支持:你的 GPU 可能不支持 CUDA 或者不被 PyTorch 支持。 4、PyTorch 版本不兼容:你可能安装了一个不支持 CUDA 的 PyTorch 版本。确...
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() cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口 is_available 返回false torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ...
raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the ...
本人近日在新机上安装了Pytorch,是在官网上提供的命令安装的。 但是在安装完成,通过代码验证时, print(torch.cuda.is_available()) # 也就是torch能否调用cuda 结果输出了False。 但是我明明有cuda 11.6,而且torch安装也是按官网来的,为什么还是不行呢?
1. 首先,如果在此之前你已经通过Anaconda(或其他虚拟环境管理器)安装了pytorch,首先卸载掉pytorch。 如果你此前没有使用包管理器,强烈建议你使用Anaconda。如果你也安装了CUDA,最好也完全卸载(文件删干净即可,我亲身经历不需要动注册表)。 2. 到pytorch网站看一下现在最新CUDA版pytorch所描述的CUDA版本号,页面如下 ...
"torch.cuda.is_available"函数的底层原理主要涉及到PyTorch框架对于CUDA （Compute Unified Device Architecture）硬件加速技术的支持。当我们调用"torch.cuda.is_available()"函数时，实际上是在询问Python解释器，当前计算机是 否具有支持CUDA的硬件设备，并且对应的CUDA驱动和软件工具包（Toolkit）是否已经正确安装并且可以...
1. 首先,如果在此之前你已经通过Anaconda(或其他虚拟环境管理器)安装了pytorch,首先卸载掉pytorch。 如果你此前没有使用包管理器,强烈建议你使用Anaconda。如果你也安装了CUDA,最好也完全卸载(文件删干净即可,我亲身经历不需要动注册表)。 2. 到pytorch网站看一下现在最新CUDA版pytorch所描述的CUDA版本号,页面如下 ...
问题所在 检查conda list发现,实际安装的Pytorch为CPU版本(虽然安装时明确指定了cuda版本): 上图中可以看出,Pytorch的描述为:py3.9_cpu_0 解决办法 有可能是因为环境中存在一个叫“cpuonly”的包,导致无法安装GPU版本Pytorch: 卸载掉它即可,卸载
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. ...