module 'torch.cuda' has no attribute 'is_availalbe'

"module 'torch.cuda' has no attribute 'is_available'" 这段信息提示你在使用 PyTorch（一种常用的深度学习库）中遇到了错误。`torch.cuda.is_available()` 是 PyTorch 中用于检查 CUDA（CUDA 是 NVIDIA 显卡上专为机器学习加速设计的一种计算平台）是否可用的一个函数。如果报这个错，可能意味着：

1. 你的环境中没有安装 PyTorch 或者没有正确配置 GPU 版本。确保已经安装了支持 CUDA 的 PyTorch，并且 CUDA 已经和 PyTorch 配置好。

2. CUDA 不被系统识别或版本不兼容。确认你的 GPU 是否支持 CUDA，以及已安装的 CUDA 和驱动程序与你的 PyTorch 版本匹配。

3. 代码中拼写错误。检查你的代码里引用的函数名，可能是小写 'a' 而不是大写的 'A'。

修复这个问题后，你可以用 `if torch.cuda.is_available():` 来判断当前环境是否支持 GPU 计算，然后根据条件选择 CPU 或 GPU 运行模型。如果你遇到困难，可以尝试更新包、重新安装或查阅官方文档寻求帮助。

相关问题

File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装，可以尝试重新安装 PyTorch。

3. 检查 CUDA 是否正确安装，可以尝试重新安装 CUDA。

4. 检查环境变量是否正确设置，可以尝试手动设置环境变量。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看 PyTorch 的官方文档或向 PyTorch 社区寻求帮助。

AttributeError: module 'torch.cuda' has no attribute '_UntypedStorage'

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容或CUDA驱动程序问题引起的。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保你正在使用最新版本的PyTorch，并且你的CUDA驱动程序与PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上找到版本兼容性列表。

2. 如果你的CUDA驱动程序已经更新到最新版本，但仍然遇到此错误，请尝试降级CUDA驱动程序版本。

3. 如果你使用的是conda环境，请确保你已经激活了正确的环境，并且你已经正确安装了PyTorch和CUDA。

4. 如果你使用的是pip安装的PyTorch，请尝试使用conda安装PyTorch，或者使用pip安装特定版本的PyTorch。

以下是一个可能的解决方案：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

这将清除PyTorch的缓存，有时可以解决此错误。