torch.cuda.is_available()突然变成了false

根据提供的引用内容来看，问题出现的原因是安装的是CPU版本的PyTorch，而不是GPU版本的。因此，torch.cuda.is_available()返回了False。

为了解决这个问题，首先需要卸载当前的CPU版本的PyTorch和torchvision。可以使用pip uninstall torch命令来卸载PyTorch，同样也需要卸载torchvision。

然后，你可以通过进入PyTorch官方网站并使用搜索功能来找到适合你的CUDA版本的PyTorch安装命令。使用ctrl+f来搜索与你的CUDA版本相对应的命令，例如cu110表示CUDA版本为11.0。选择合适的PyTorch版本，安装在你的环境中（cp38表示Python3.8的虚拟环境），同样的方法也适用于torchvision。

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相关问题:
1. 如何确定我当前的CUDA版本？
2. 除了使用官方网站，还有其他途径可以获取适合自己CUDA版本的PyTorch安装命令吗？
3. 我如何判断我是否安装了GPU版本的PyTorch？

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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。