torch.cuda.is_available()在pycharm返回true，在终端返回false

`torch.cuda.is_available()`是一个PyTorch库中的函数，用于检查当前计算机是否配备了CUDA（Compute Unified Device Architecture）设备，也就是GPU，并且该GPU能够支持PyTorch的 CUDA 加速运算。在 PyCharm 这样的集成开发环境 (IDE) 中，它可能会基于配置信息或者 IDE 自身对硬件环境的支持预设返回 `True`，因为 IDE 通常会提供更好的环境管理和配置。

然而，在命令行终端 (`shell`) 中，由于其直接与操作系统交互，可能会显示不同的状态。这可能是由于多种原因，比如：

1. 终端可能没有安装 PyTorch 或者没设置好CUDA路径。
2. 当前用户在终端没有权限访问特定的CUDA设备。
3. 实际上，虽然物理上有GPU，但在终端环境中可能出于安全或资源管理策略禁用了对CUDA的访问。

如果你在终端看到 `False`，建议检查环境变量、设备驱动程序以及终端运行时是否有足够的权限访问GPU。

相关问题

pycharm中torch.cuda.is_available()

在PyCharm中，torch.cuda.is_available()是一个用于检查当前系统是否支持CUDA的函数。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，可以利用GPU加速深度学习任务。

当调用torch.cuda.is_available()时，它会返回一个布尔值，表示当前系统是否支持CUDA。如果返回True，则表示系统支持CUDA，可以使用GPU进行计算；如果返回False，则表示系统不支持CUDA，只能使用CPU进行计算。

使用torch.cuda.is_available()函数可以帮助我们在编写深度学习代码时，根据系统的支持情况选择合适的计算设备，以获得更好的性能。

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

修改后的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score

data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None)
data_ = np.array(data_).astype('float64')

train_data = data_[:, :520]
train_labels = data_[:, 520]
train_data, _, train_labels, _ = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.33333)

train_data = torch.Tensor(train_data)
train_labels = torch.LongTensor(train_labels)
train_data = train_data.reshape(-1, 1, 20, 26)

start_epoch = 1
num_epoch = 1
BATCH_SIZE = 70
Ir = 0.001
classes = ('0', '1', '2', '3', '4', '5')
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
torch.backends.cudnn.benchmark = True
best_acc = 0.0

train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels)
test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

请注意，我做了以下修改：

1. 移除了不需要的导入语句。
2. 修复了变量名拼写错误。
3. 移除了重复的代码行。
4. 修正了 `torch.utils.data.DataLoader` 的拼写错误。
5. 修正了数据集分割时的变量名错误。

请根据你的实际需求进一步调整代码。