如何解决在PyCharm中创建PyTorch项目时遇到的由于torch.cuda.is_available()返回False导致的问题？

在 PyCharm 中创建 PyTorch 项目并遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的问题，通常意味着你的系统当前可能没有启用 CUDA 或者没有正确安装 CUDA 及其对应的驱动程序。以下是几个解决步骤：

1. **检查硬件支持**：确保你的计算机上有一块兼容的 NVIDIA GPU，并且满足 PyTorch 对 GPU 版本的要求。

2. **安装 CUDA**：访问 NVIDIA Developer 推广页面 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，根据你的操作系统（如 Windows、Ubuntu 或 MacOS）下载并安装合适的 CUDA 版本。

3. **安装 cuDNN**：cuDNN 是深度学习库中的一部分，对于性能至关重要。确保你已经安装了对应 CUDA 版本的 cuDNN，并将其添加到环境变量中。

4. **更新 PyTorch 和 torchvision**：打开命令行，使用 `pip` 安装或升级 PyTorch 和 torchvision，确保它们与你的 CUDA 版本兼容：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5. **设置环境变量**：在系统层面设置 `CUDA_HOME`、`PYTORCH_CUDA_DIR` 等环境变量，帮助 PyTorch 找到 CUDA。

6. **重启 PyCharm**：有时候重启 IDE 也能解决问题，因为它需要加载新的环境配置。

如果以上步骤都完成还是无法解决问题，你可以尝试在 PyCharm 配置文件（通常是 `.pycharm.cnf` 或 `Preferences > Project Interpreter`）里指定 Python 解释器路径，确保它指向包含 CUDA 的 Python 环境。