failed call to cuinit: cuda_error_no_device: no cuda-capable device is detected

这是一个 CUDA 错误消息，表示没有检测到具有 CUDA 能力的设备。这意味着您的系统上没有 NVIDIA GPU 或者 GPU 驱动程序未正确安装。请确保您的系统上有 NVIDIA GPU 并且已经安装了最新版本的 GPU 驱动程序。

相关问题

failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

这个错误表示您的计算机没有安装或者没有正确配置 NVIDIA CUDA 设备。CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，用于加速计算密集型应用程序。如果您的计算机没有安装 NVIDIA CUDA 设备，则无法使用 CUDA 进行加速，也就无法运行需要 CUDA 的程序。

要解决这个问题，您需要先安装 NVIDIA CUDA 设备驱动程序和 CUDA 工具包，并确保它们的版本与您正在运行的程序要求的版本匹配。您还需要将 CUDA 的路径添加到系统环境变量中，以便您的程序能够找到它。

如果您已经安装了 CUDA 设备驱动程序和工具包，并且仍然遇到这个问题，可能是因为您的计算机上没有正确配置 CUDA 设备。您可以尝试重新安装 CUDA 设备驱动程序和工具包，并确保正确配置 CUDA 设备。如果问题仍然存在，请检查您的硬件设备是否支持 CUDA，并确认您的设备是否正确安装和连接。

pycharm报错： E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:265] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected是为什么

这个错误信息意味着你的计算机没有检测到任何CUDA设备。可能有以下几个原因：

1. 您的计算机不支持CUDA。
2. 您没有安装正确的CUDA驱动程序。
3. 您的显卡没有被正确地安装或者被禁用了。

您可以尝试以下解决方案：

1. 确认您的计算机是否支持CUDA。
2. 确认您已经安装了正确版本的CUDA驱动程序。
3. 确认您的显卡被正确地安装，可以尝试重新安装显卡驱动程序。
4. 检查您的代码是否正确地使用了GPU，可以尝试在代码中添加以下代码来检查GPU是否可用：

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果输出为空，则表示您的GPU无法使用，需要检查上述问题。