4、检查驱动版本。安装完最新的驱动后,可以再次在命令行窗口输入nvidia-smi,查看最新的版本是否安装成功。 5、打开 Anaconda Prompt,输入conda activate pytorch,再输入python,进入 python 环境。 在python 环境中,输入import torch, 之后输入torch.cuda.is_available,查看返回的结果是否是 True。 使用Conda 下载 PyTorch...
然后去Nvidia官网(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)下载对应版本CUDA kit。 如果在安装CUDA时出现某一些组件安装错误,请检查在安装之前是否将上一次的安装完全卸载。如果仍然出现安装错误,可以检查一下现有Visual studio版本是否有冲突(不专业,猜的)。如果仍然有一些组件不能安装,或许不影响,直接进行下一步...
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...
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 ...
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? 通过在网上查询,此问题还挺普遍的,但绝大部分都是针对CUDA有问题进行解决的。 最后在知乎某回答下的评论区看到了一种解决方案,刚好解决了我的问题。
检测到找不到cuda的原因可能有:pytorch不是gpu版本;显卡驱动没有安装或安装版本不对。 step1:检查是否有显卡驱动程序 情况1:显示一个表格,表示驱动正常安装 - 情况2:显示VIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.表示驱动版本安装不对或者其他原因, ...
在安装conda环境后,确定自己电脑有独立显卡mx350,通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。
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。
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