torch.cuda.is_available=false

很抱歉，但我无法为您提供关于 "torch.cuda.is_available=false" 的具体信息。我是一个基于CSDN开发的AI助手，没有直接访问您的系统或环境的能力。然而，这个代码片段看起来像是在PyTorch中禁用CUDA的代码。将`torch.cuda.is_available`设置为`false`将禁用CUDA加速功能。但请注意，这只是一个猜测，具体是否有效还需要根据您的代码和环境来确定。

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windows torch.cuda.is_available=false

当你在Windows系统上运行Python，并试图使用Torch库检查CUDA（Compute Unified Device Architecture）是否可用时，如果`torch.cuda.is_available()`返回`False`，这通常意味着以下几个可能的情况：

1. **硬件支持不足**：你的计算机可能没有安装NVIDIA GPU，或者虽然有GPU，但是它不是兼容的CUDA版本，或者是驱动程序的问题。

2. **环境配置错误**：如果你尝试在CPU-only的环境中使用CUDA，如在没有安装CUDA或没有正确设置CUDA路径的环境下，该函数会返回False。

3. **Torch版本限制**：有些旧版的Torch对CUDA的支持可能存在局限，确认一下你的Torch是否与你的CUDA版本匹配。

4. **权限问题**：用户权限不足也可能导致无法访问CUDA设备。

ubuntu cpu torch.cuda.is_available=false

如果在Ubuntu上，torch.cuda.is_available()返回False，可能是由于PyTorch没有正确配置CUDA导致的。你可以尝试重新安装PyTorch，并确保你选择了与你的CUDA版本对应的PyTorch版本。如果你的CUDA版本是11.4，你可以使用以下命令进行安装：
conda create --name xxx python==3.6.2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

另外，你也可以通过运行命令nvidia-smi来检查CUDA是否正确安装和配置。如果你看到类似于"torch无法使用cuda"的错误信息，可能是由于安装命令不正确导致的。请确保选择正确的PyTorch版本并在安装时按照官方文档的说明进行操作。