torch.cuda.is_available()结果会变

根据提供的引用内容，`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值，表示当前系统是否支持CUDA加速。根据不同的环境和配置，该函数的返回结果可能会变化。

以下是两种可能的情况：

1. 当系统支持CUDA加速时，`torch.cuda.is_available()`会返回`True`。这意味着你的系统可以使用GPU来加速深度学习任务。

2. 当系统不支持CUDA加速或者没有正确配置CUDA时，`torch.cuda.is_available()`会返回`False`。这意味着你的系统无法使用GPU来加速深度学习任务。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的系统支持CUDA加速。你可以查看你的显卡型号和驱动程序是否与PyTorch的要求相匹配。

2. 确保你已经正确安装了CUDA和相关的驱动程序。你可以参考PyTorch官方文档或者CUDA官方文档来进行安装和配置。

3. 如果你的系统支持CUDA加速但是`torch.cuda.is_available()`仍然返回`False`，可能是因为你的代码中设置了`args.no_cuda=True`，这会禁用CUDA加速。你可以将`args.no_cuda`设置为`False`或者删除相关的代码来启用CUDA加速。

请注意，以上是一般情况下的解决办法，具体的解决方法可能因个人环境和配置而有所不同。

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.")

import torch torch.cuda.is_available()

这两行代码的作用是检查当前机器是否支持使用GPU进行加速计算。

第一行代码导入了PyTorch库，第二行代码调用了torch.cuda.is_available()函数，该函数返回一个布尔值，表示当前机器是否支持使用GPU进行加速计算。如果返回True，则说明当前机器支持使用GPU；如果返回False，则说明当前机器不支持使用GPU。