import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) False

这个输出结果说明你的计算机上没有安装 Nvidia 显卡，或者你的显卡驱动没有正确安装。因为 CUDA 是 Nvidia 的一个计算平台，只有安装了 Nvidia 显卡和对应的驱动程序，才能使用 CUDA。如果你没有安装显卡或者驱动程序，那么就只能使用 CPU 进行计算。不过，现在很多深度学习框架都支持 CPU 和 GPU 两种计算设备，所以即使没有 CUDA 也可以进行深度学习的开发和实验。

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import torch >>> torch.cuda.is_available() True但是运行import torch torch.cuda.is_available()显示false

这可能是因为你的CUDA版本与PyTorch版本不兼容，或者你没有正确安装CUDA驱动程序。您可以尝试升级或降级您的PyTorch版本，或者确保您已正确安装了与您的CUDA版本兼容的驱动程序。您还可以尝试在执行import torch之前先设置CUDA设备，如下所示：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 设置使用的GPU编号，如果有多个GPU可以进行选择
import torch
print(torch.cuda.is_available())

这将强制PyTorch使用指定的GPU并检查其是否可用。

import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) False怎么解决

如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 False，那么说明你的电脑上没有可用的 NVIDIA GPU 或者没有安装 NVIDIA 的 CUDA 工具包。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确认你的电脑上是否有 NVIDIA GPU。如果没有，那么你只能使用 CPU 版本的 PyTorch。

2. 如果你有 NVIDIA GPU，那么请确认你已经正确地安装了 NVIDIA 的 CUDA 工具包。你可以在 NVIDIA 的官网上下载 CUDA 工具包并按照说明进行安装。

3. 确认你的 PyTorch 版本是否与你安装的 CUDA 版本相匹配。你可以在 PyTorch 的官网上查看支持的 CUDA 版本，并下载相应版本的 PyTorch。

4. 如果你已经安装了正确的 CUDA 工具包和 PyTorch 版本，但仍然无法使用 GPU，那么你可以尝试更新显卡驱动程序或者重新安装 CUDA 工具包和 PyTorch。