运行{import torch print(torch.cuda.device_count()) torch.cuda.is_available()}返回0如何解决
时间: 2024-04-22 20:19:26 浏览: 14
根据提供的引用内容,当运行`import torch print(torch.cuda.device_count()) torch.cuda.is_available())`返回0时,可能是因为安装的PyTorch版本是CPU版本,而非GPU版本[^1]。解决这个问题的方法是重新安装PyTorch的GPU版本。
以下是解决方法:
1. 首先,打开conda prompt,并切换到你的环境中。
2. 使用`cd`命令切换到环境的文件地址中,例如:`cd D:\your_env_folder`。
3. 输入以下命令安装GPU版本的PyTorch(请根据你的环境和需求选择合适的版本):
```shell
pip install torch-1.10.2+cu113-cp36-cp36m-win_amd64.whl
```
4. 等待安装完成,通常只需要几分钟。
5. 安装完成后,再次运行`import torch print(torch.cuda.device_count()) torch.cuda.is_available())`,应该能够正确显示GPU的可用性和数量。
请注意,安装GPU版本的PyTorch需要确保你的电脑上有兼容的NVIDIA显卡,并且已经正确安装了相应的显卡驱动程序。
相关问题
print(torch.cuda.is_available()) False
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,问题出现的原因是安装的是CPU版本的torch而不是GPU版本的torch。为了解决这个问题,你可以按照以下步骤来正确安装GPU版本的torch:
1. 进入官方网站,选择对应的版本pip指令。
2. 复制pip指令,并在命令行中运行该指令来安装torch。
3. 验证安装是否成功,可以使用以下代码进行验证:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.is_available())
```
如果安装成功,`print(torch.cuda.is_available())`应该返回True。
另外,根据引用\[3\]的内容,你也可以尝试使用conda prompt来切换到你自己的环境,并使用pip install命令来安装GPU版本的torch。
希望这些步骤能够帮助你解决问题,使你能够成功调用GPU。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决print(torch.cuda.is_available())返回false的问题](https://blog.csdn.net/Jay_Alon/article/details/128941761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [print(torch.cuda.is_available()) 返回false的解决办法](https://blog.csdn.net/weixin_46274756/article/details/124914664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
or: Attempting to deserialize object on CUDA device 0 but torch.cuda.device_count() is 0. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device
This error message occurs when you are trying to deserialize an object on CUDA device 0, but there are no CUDA devices available or accessible. The solution is to use the `map_location` parameter in the `torch.load()` function to map the storages to an existing device.
Here's an example:
```
import torch
# Load the saved model
saved_model = torch.load('saved_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# Print the loaded model
print(saved_model)
```
In this example, the `map_location` parameter is set to `torch.device('cpu')` which maps the storages to the CPU device. You can change this to map the storages to a different device if you have one available and accessible.