torch.cuda.is_available报错

根据提供的引用内容，问题描述为已经安装了CUDA和Pytorch，但是执行`import torch`和`print(torch.cuda.is_available())`时，输出结果为False。这种情况可能是由于CUDA和Pytorch版本不匹配导致的。可以尝试以下几种方法解决该问题：

1.检查CUDA和Pytorch版本是否匹配。可以在Pytorch官网上查看CUDA和Pytorch版本的匹配关系，并确保安装的版本是匹配的。

2.检查CUDA是否正确安装。可以尝试在终端中输入`nvcc -V`命令，如果输出CUDA的版本信息，则说明CUDA已经正确安装。

3.检查Pytorch是否正确安装。可以尝试在Python终端中输入`import torch`和`print(torch.__version__)`命令，如果输出Pytorch的版本信息，则说明Pytorch已经正确安装。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新安装CUDA和Pytorch，并确保安装的版本是匹配的。

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torch.cuda.is_available()报错

在查看代码时，发现参数args.no_cuda被设置为False，因此torch.cuda.is_available()没有返回True，这意味着没有获得到CUDA加速。另外，还有一种可能是你安装的是CPU版本的PyTorch，而非GPU版本，所以torch.cuda.is_available()会返回False。解决方法是安装GPU版本的PyTorch。

import torch没报错torch.cuda.is_available()输出false

当你在Python中使用`import torch`语句时，如果没有报错，说明你已经成功导入了PyTorch库。然而，当你运行`torch.cuda.is_available()`时，输出为`False`表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，它提供了许多用于构建和训练神经网络的功能。其中一个重要的功能是利用CUDA加速计算，通过使用GPU来加速深度学习模型的训练和推理过程。

`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前计算机是否有可用的CUDA设备。如果输出为`True`，则表示你的计算机上有可用的CUDA设备；如果输出为`False`，则表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

可能的原因是：
1. 你的计算机上没有安装NVIDIA显卡驱动程序或CUDA工具包。在使用CUDA加速之前，你需要确保正确安装了与你的显卡型号相匹配的NVIDIA显卡驱动程序和CUDA工具包。
2. 你的计算机上没有可用的NVIDIA显卡。CUDA只能在支持NVIDIA GPU的计算机上使用。
3. 你的PyTorch版本不支持CUDA。请确保你安装了与你的PyTorch版本相匹配的CUDA版本。