print(torch.cuda.is_available) <function is_available at 0x2b36287e70a0>

`print(torch.cuda.is_available)`是一个函数，用于检查当前系统是否支持CUDA（Compute Unified Device Architecture，种并行计算平台和编程模型）。返回True，则表示CUDA可用，否则表示不可用。在深度学习中，CUDA通常用于加速神经网络的训练和推理过程。

相关问题

torch.cuda.is_available返回<function torch.cuda.is_available() -> bool>

根据提供的引用内容，可以看出`torch.cuda.is_available()`是一个函数，而不是返回一个函数。该函数的作用是检查当前环境是否支持CUDA，如果支持则返回True，否则返回False。如果在调用该函数时返回的是`<function torch.cuda.is_available() -> bool>`，则说明没有正确调用该函数，可能是在函数名后面加了括号或者没有正确导入torch库。

以下是一个正确使用`torch.cuda.is_available()`函数的例子：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available!")
else:
    print("CUDA is not available.")

torch.cuda.is_available= <function is_available at 0x000001B1ADE64310>

如果您在运行 `torch.cuda.is_available` 函数时返回 `<function is_available at 0x000001B1ADE64310>`，而不是 True 或 False 值，可能是因为您没有正确导入 `torch` 库。

请确保您已经正确安装了 PyTorch 并成功导入了 `torch` 库。您可以使用以下代码检查 CUDA 是否可用：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available")
else:
    print("CUDA is not available")

确保在执行上述代码之前，已经正确安装了 PyTorch 并成功导入了 `torch` 库。如果仍然遇到问题，请确认您的环境是否正确设置，并且是否安装了正确的 CUDA 和 NVIDIA 驱动程序。

如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，例如您的操作系统、CUDA 版本、NVIDIA 驱动程序版本以及任何相关错误消息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。