module 'torch.cuda' has no attribute 'is_availabel'

这个错误是因为在torch.cuda模块中没有is_available属性。解决这个问题的方法有几种。首先，你可以检查你的PyTorch和CUDA版本是否匹配。确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。你可以使用conda install命令来安装特定版本的PyTorch和CUDA。例如，使用以下命令安装PyTorch 1.7.1和CUDA 10.1：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

另外，你还可以尝试卸载PyTorch并重新安装。确保在卸载PyTorch后，你使用官方网站上提供的命令来下载对应版本的PyTorch。如果你的下载速度很慢，你可以尝试使用国内的镜像源来加快下载速度。

最后，如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试使用其他版本的PyTorch或者查看PyTorch的官方文档和社区论坛，看看是否有其他用户遇到了类似的问题并找到了解决方法。

希望这些方法能够帮助你解决module 'torch.cuda' has no attribute 'is_available'的问题。[1][2][3]

相关问题

File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装，可以尝试重新安装 PyTorch。

3. 检查 CUDA 是否正确安装，可以尝试重新安装 CUDA。

4. 检查环境变量是否正确设置，可以尝试手动设置环境变量。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看 PyTorch 的官方文档或向 PyTorch 社区寻求帮助。

AttributeError: module 'torch.cuda' has no attribute '_UntypedStorage'

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容或CUDA驱动程序问题引起的。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保你正在使用最新版本的PyTorch，并且你的CUDA驱动程序与PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上找到版本兼容性列表。

2. 如果你的CUDA驱动程序已经更新到最新版本，但仍然遇到此错误，请尝试降级CUDA驱动程序版本。

3. 如果你使用的是conda环境，请确保你已经激活了正确的环境，并且你已经正确安装了PyTorch和CUDA。

4. 如果你使用的是pip安装的PyTorch，请尝试使用conda安装PyTorch，或者使用pip安装特定版本的PyTorch。

以下是一个可能的解决方案：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

这将清除PyTorch的缓存，有时可以解决此错误。