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。

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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=false

很抱歉，但我无法为您提供关于 "torch.cuda.is_available=false" 的具体信息。我是一个基于CSDN开发的AI助手，没有直接访问您的系统或环境的能力。然而，这个代码片段看起来像是在PyTorch中禁用CUDA的代码。将`torch.cuda.is_available`设置为`false`将禁用CUDA加速功能。但请注意，这只是一个猜测，具体是否有效还需要根据您的代码和环境来确定。