pycharmtorch.cuda.is_available

在回答问题之前，请允许我先提供一些相关信息。引用、引用和引用是关于PyTorch的下载链接，其中引用和引用是针对使用CUDA 9.0和CUDA 10.0的版本。关于您的问题，请注意在PyCharm中正确使用`torch.cuda.is_available()`函数，您需要首先安装PyTorch，并根据您的CUDA版本选择适当的PyTorch版本进行安装。然后，您可以在PyCharm中导入PyTorch库，并运行`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA是否可用。

相关问题

numba.cuda.is_available() 和 torch.cuda.is_available() 有什么区别？

numba.cuda.is_available() 和 torch.cuda.is_available() 都是判断当前机器是否支持CUDA加速的函数，但是两者的实现机制不同。numba.cuda.is_available() 使用了Nvidia提供的GPU驱动API来判断，而torch.cuda.is_available() 则是通过调用PyTorch自己实现的CUDA API来判断。总的来说，两者的功能相同，但是实现方式不同。

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.")