win10 torch.cuda.is_available() False

在Windows 10上，当torch.cuda.is_available()返回False时，这表示你的系统没有可用的CUDA加速。可能的原因有多种，比如你的显卡不支持CUDA，或者你没有正确安装CUDA驱动程序。解决方法可以尝试以下几种：

1. 确保你的显卡支持CUDA。你可以在显卡官网上查找相关的信息并确认。
2. 检查你的系统是否正确安装了CUDA驱动程序。如果没有安装，可以下载并安装适合你的显卡型号的CUDA驱动程序。
3. 确保你已经正确安装了PyTorch。可以尝试重新安装PyTorch并确保使用了正确的版本和安装方式。
4. 检查你的环境变量设置是否正确。你需要将CUDA相关的路径添加到环境变量中。

请尝试以上方法来解决你的问题。如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，以便我能够给出更具体的建议。

相关问题

import torch >>> torch.cuda.is_available() True但是运行import torch torch.cuda.is_available()显示false

这可能是因为你的CUDA版本与PyTorch版本不兼容，或者你没有正确安装CUDA驱动程序。您可以尝试升级或降级您的PyTorch版本，或者确保您已正确安装了与您的CUDA版本兼容的驱动程序。您还可以尝试在执行import torch之前先设置CUDA设备，如下所示：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 设置使用的GPU编号，如果有多个GPU可以进行选择
import torch
print(torch.cuda.is_available())

这将强制PyTorch使用指定的GPU并检查其是否可用。

为什么(torch.cuda.is_available()是false而torch.backends.cudnn.is_available()是false

torch.cuda.is_available()和torch.backends.cudnn.is_available()都是用来检查是否可以使用GPU加速的函数，但是它们的检查方式不同。torch.cuda.is_available()检查是否安装了CUDA并且至少有一个GPU可用，而torch.backends.cudnn.is_available()检查是否安装了cuDNN并且是否可以使用cuDNN加速。因此，如果你的CUDA安装有问题或者没有可用的GPU，torch.cuda.is_available()会返回False，而torch.backends.cudnn.is_available()可能会返回True。