(pytorch) C:\Users\Administrator>python Python 3.9.12 (main, Apr 4 2022, 05:22:27) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> if torch.cuda.is_available(): ... print('CUDA is available!') ... else: ... print('CUDA is not available.') ... CUDA is not available.怎么办

如果输出结果为“CUDA is not available.”，则说明您的PyTorch安装没有GPU版本，或者您的计算机没有安装适当的CUDA驱动程序。

如果您要使用GPU来加速PyTorch程序，您需要安装GPU版本的PyTorch，并且需要安装与您的GPU兼容的CUDA驱动程序。您可以在PyTorch官方网站上下载GPU版本的PyTorch，并在NVIDIA官方网站上下载适当的CUDA驱动程序。

如果您已经安装了GPU版本的PyTorch和适当的CUDA驱动程序，但仍然无法检测到CUDA，您可以尝试升级您的NVIDIA驱动程序或重新安装PyTorch。

相关问题

pytorch C:\Users\Lenovo\.conda\envs\pytorch base * D:\Python\Anaconda

这是您计算机上的两个环境，一个是名为pytorch的环境，另一个是base环境。您可以通过Anaconda Navigator或使用conda命令来切换和管理这些环境。在pytorch环境中，您可以使用PyTorch库进行深度学习模型的开发和训练。而在base环境中，您可以使用Python的标准库以及其他常用的库进行编程。

(pytorch) C:\Users\Administrator>python Python 3.9.17 (main, Jul 5 2023, 20:47:11) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '2.0.1+cpu' >>> torch.cuda.is_available() False >>> torch.cuda.device_count() 0 >>> torch.cuda.get_device_name(0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 365, in get_device_name return get_device_properties(device).name File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 395, in get_device_properties _lazy_init() # will define _get_device_properties File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

根据您提供的信息，看起来您在使用的Python环境中没有启用CUDA支持。CUDA是用于利用GPU加速计算的技术，可以提高深度学习模型的训练和推断速度。

根据您的输出，`torch.cuda.is_available()`返回False，这意味着您的环境中没有可用的CUDA设备。另外，`torch.cuda.device_count()`返回0，表示没有找到任何CUDA设备。

而且，当您尝试使用`torch.cuda.get_device_name(0)`时，出现了一个错误，指出Torch未使用CUDA编译。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您的计算机上安装了NVIDIA的显卡驱动程序。访问NVIDIA官方网站以获取适合您显卡型号和操作系统的最新驱动程序。

2. 确保您安装了与您的显卡驱动程序相匹配的CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上找到与您的显卡和操作系统版本兼容的CUDA版本。

3. 确保您安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。请注意，PyTorch的CUDA支持是通过单独的安装包提供的，您需要安装与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。

请按照上述步骤检查和安装必要的软件，并确保它们与您的硬件和操作系统兼容。这样，您应该能够使用CUDA来加速深度学习计算。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。