torch.cuda.is_available(): False

根据您提供的引用内容，当调用torch.cuda.is_available()函数时，返回值为False。这可能是由于您之前安装的PyTorch版本没有正确配置CUDA，或者您的系统上没有安装CUDA。您可以尝试以下解决方法来解决该问题：

1. 确保正确安装了CUDA驱动程序：请访问NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA驱动程序。

2. 检查CUDA版本与PyTorch版本的兼容性：请检查您安装的PyTorch版本是否与您的CUDA版本兼容。您可以在PyTorch官方网站上找到CUDA和PyTorch版本之间的兼容性矩阵。

3. 更新或重新安装PyTorch：如果您的PyTorch版本与CUDA版本兼容，但仍然返回False，则建议更新或重新安装PyTorch。您可以使用官方提供的命令安装或更新PyTorch。

4. 检查环境变量和路径设置：请确保您的系统环境变量和路径设置正确配置。在安装CUDA和PyTorch时，可能需要手动配置一些环境变量和路径。

相关问题

torch.cuda.is_available返回False

如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False`，那么说明你的机器没有可用的CUDA设备或者你没有安装CUDA驱动。如果你的机器没有NVIDIA GPU，则无法使用CUDA；如果你的机器有NVIDIA GPU但是没有安装CUDA驱动，则需要先安装CUDA驱动。你可以访问NVIDIA官方网站下载并安装适合你机器的CUDA驱动。如果你已经安装了CUDA驱动但是`torch.cuda.is_available()`仍然返回`False`，那么可能是因为你的PyTorch版本与CUDA版本不匹配。你可以检查你安装的PyTorch版本和CUDA版本是否兼容。

torch.cuda.is_available显示false

### PyTorch `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的原因分析

当遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False` 时，通常意味着当前环境未能成功识别到可用的 GPU 设备。这可能是由于多种因素造成的。

#### 安装了错误版本的 PyTorch
一种常见的情况是误安装了仅支持 CPU 版本的 PyTorch 而不是 CUDA 加速版[^2]。为了确认这一点，可以查看当初安装命令是否指定了特定硬件加速选项；对于希望启用 GPU 支持的应用场景而言，则应确保选择了带有 CUDA 后缀的包名来完成安装过程。

#### 验证 CUDA 和 cuDNN 是否正确配置
即使已经安装了合适的 PyTorch 版本，如果系统上的 NVIDIA 显卡驱动程序、CUDA 工具链或者 cuDNN 库存在兼容性问题或未被正确设置的话，也会导致此函数返回负值。建议按照官方文档指导检查并更新这些组件至相互匹配且稳定的版本组合[^1]。

#### 测试代码样例
可以通过下面这段简单的 Python 代码片段快速验证当前环境中是否存在可访问的 GPU：

import torch

if not torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is not available.")
else:
    device_count = torch.cuda.device_count()
    current_device_name = torch.cuda.get_device_name(0)

    print(f"CUDA is available with {device_count} devices, using '{current_device_name}' as the primary one.")

上述脚本能帮助进一步诊断具体状况，并提供有关所连接图形处理单元的信息反馈。