import torch没报错torch.cuda.is_available()输出false

当你在Python中使用`import torch`语句时，如果没有报错，说明你已经成功导入了PyTorch库。然而，当你运行`torch.cuda.is_available()`时，输出为`False`表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，它提供了许多用于构建和训练神经网络的功能。其中一个重要的功能是利用CUDA加速计算，通过使用GPU来加速深度学习模型的训练和推理过程。

`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前计算机是否有可用的CUDA设备。如果输出为`True`，则表示你的计算机上有可用的CUDA设备；如果输出为`False`，则表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

可能的原因是：
1. 你的计算机上没有安装NVIDIA显卡驱动程序或CUDA工具包。在使用CUDA加速之前，你需要确保正确安装了与你的显卡型号相匹配的NVIDIA显卡驱动程序和CUDA工具包。
2. 你的计算机上没有可用的NVIDIA显卡。CUDA只能在支持NVIDIA GPU的计算机上使用。
3. 你的PyTorch版本不支持CUDA。请确保你安装了与你的PyTorch版本相匹配的CUDA版本。

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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。

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练：

import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition

device = torch.device("cpu")  # 使用CPU进行训练

# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
    from IPython import display

# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor

# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)

# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
    return FloatTensor([state])

# 训练模型
for i in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    for t in count():
        # 获取动作
        action = select_action(state)
        # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        # 转换状态和动作为张量
        state_tensor = state_to_tensor(state)
        action_tensor = LongTensor([action])
        next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
        # 存储状态转换
        memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
        # 更新状态
        state = next_state
        # 训练模型
        optimize_model()
        if done:
            break

这里我们将使用CPU进行训练，所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`；将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时，我们还需要将模型和优化器移动到CPU上，可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。