一段时间后torch.cuda.is_available()变成false

可能有几个原因导致这个问题，以下是一些可能的解决方法：

1. 检查CUDA包是否正确安装。可以通过在命令行中输入`nvcc -V`来检查CUDA是否安装。如果未安装，可以从NVIDIA官网下载并安装CUDA包。

2. 检查NVIDIA驱动程序是否正确安装。可以通过在命令行中输入`nvidia-smi`来检查驱动程序是否正确安装。

3. 检查是否存在多个版本的CUDA。如果存在多个版本的CUDA，可能会导致冲突。可以通过卸载旧版本来解决此问题。

4. 检查是否有足够的显存。如果显存不足，可能会导致CUDA不可用。可以通过降低batch size或使用更小的模型来减少显存使用。

相关问题

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

这段代码是用于检查是否可用CUDA加速，并设置随机种子的条件语句。具体解释如下：

1. `if torch.cuda.is_available():`：这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。

2. `torch.cuda.manual_seed(123)`：这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值，通过设置相同的随机种子，可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。

3. `if USE_CUDA:`：这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True，则执行下面的代码块，否则跳过。

综上所述，这段代码的作用是在CUDA可用的情况下，设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True，则也会执行相同的操作。

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码是用于检查当前环境是否支持CUDA，并设置CUDA相关的随机种子和确定性选项。具体解释如下：

1. `torch.cuda.is_available()`：这是一个函数，用于检查当前环境是否支持CUDA。如果返回True，则表示CUDA可用；如果返回False，则表示CUDA不可用。

2. `torch.cuda.manual_seed_all(3407)`：这是设置CUDA随机种子的函数。它将随机种子设置为3407，以确保在使用CUDA时生成的随机数是确定性的，即每次运行时生成的随机数序列都是相同的。

3. `torch.backends.cudnn.deterministic = True`：这是设置CUDA确定性选项的语句。当该选项设置为True时，使用CUDA进行计算时的结果将是确定性的，即每次运行时得到的结果都是相同的。