RuntimeError: No CUDA GPUs are available

这个错误通常是因为你的计算机上没有安装或配置好 CUDA，或者你的 PyTorch 版本不支持 CUDA。请检查你的计算机是否安装了 CUDA，如果没有，请先安装 CUDA。如果你已经安装了 CUDA，还需要确保你的 PyTorch 版本支持 CUDA。可以通过在 Python 交互环境中输入以下代码来检查：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回 `True`，则说明你的 PyTorch 可以使用 CUDA。如果返回`False`，则说明你的 PyTorch 不支持 CUDA，或者你的 CUDA 配置有问题。

相关问题

runtimeerror: no cuda gpus are available

"no cuda gpus are available"是一种运行时错误，它表示在当前计算机上没有可用的CUDA GPU设备。

CUDA是一个并行计算平台和编程模型，通常用于加速计算密集型任务。CUDA GPU是指支持CUDA计算的图形处理器，用于执行并行计算任务。

在遇到这个错误时，可能存在以下几种原因：

1. 没有安装GPU驱动程序：首先，确保计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序。驱动程序是连接操作系统与GPU之间的桥梁，在没有正确的驱动程序的情况下，计算机将无法识别和使用GPU。

2. 没有安装CUDA工具包：其次，需要在计算机上安装CUDA工具包。CUDA工具包包括了CUDA的各种库和工具，用于编写和执行CUDA代码。

3. 没有兼容的GPU设备：如果计算机确实有一个或多个GPU，但仍然遇到这个错误，可能是由于GPU设备与CUDA版本不兼容。每个CUDA版本都有其特定于GPU架构的要求，因此请确保所安装的CUDA版本与计算机上的GPU设备兼容。

4. 硬件损坏或未正确连接：最后，可能是由于硬件问题导致GPU无法正常工作。请确保GPU设备已经正确连接到计算机，并且没有任何硬件故障。

总之，"no cuda gpus are available"错误表明当前计算机上没有可用的CUDA GPU设备。解决此问题需要确保安装了正确的GPU驱动程序和CUDA工具包，并且计算机上的GPU设备与所安装的CUDA版本兼容。同时，还要排除硬件故障的可能性。

ubuntu RuntimeError: No CUDA GPUs are available

您在Ubuntu上遇到了一个运行时错误，错误信息显示没有可用的CUDA GPU。这个错误通常出现在您的系统上没有安装或配置正确的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包时。

要解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查您的系统是否安装了适当版本的NVIDIA驱动程序。您可以通过在终端中运行以下命令来验证：

   nvidia-smi

如果该命令显示了关于NVIDIA GPU的信息，则表示驱动程序已正确安装。如果未找到此命令或显示错误信息，则需要安装适当的驱动程序。

2. 如果您尚未安装NVIDIA驱动程序，请按照以下命令安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

`<version>`应替换为适用于您的GPU型号和Ubuntu版本的驱动程序版本。您可以在NVIDIA官方网站上找到适合您系统的驱动程序版本。

3. 安装NVIDIA CUDA工具包。您可以通过以下命令安装：

   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

这将安装CUDA工具包以及相关的库和工具。

4. 安装完驱动程序和CUDA工具包后，重新启动系统以使更改生效。

5. 在重新启动后，再次运行您的代码或应用程序，应该不再出现"No CUDA GPUs are available"的错误。

请注意，上述步骤假设您的系统中已经安装了适当版本的NVIDIA GPU。如果您的系统中没有任何NVIDIA GPU，您将无法使用CUDA进行GPU加速。在这种情况下，您可能需要考虑使用CPU进行计算。