File "<stdin>", line 1 torch.cuda.is_available() IndentationError: unexpected indent

这个错误通常发生在Python中，特别是涉及到交互式环境中（如Jupyter Notebook或命令行输入）。`IndentationError: unexpected indent`意味着你在调用`torch.cuda.is_available()`的时候，代码缩进有问题。Python依赖于严格的缩进来确定代码块的结构，所以如果你在不应该有额外缩进的地方添加了多余的空间，就会出现这样的错误。

举个例子，如果在`torch.cuda.is_available()`后面直接写了缩进的代码，而没有正确地将其放在一个代码块（比如if语句或函数体内），就会触发这个错误：

# 错误示例
if torch.cuda.is_available():
    # 缺少正确的缩进
    print("Using GPU")

# 正确示例
if torch.cuda.is_available():
    print("Using GPU")  # 这部分需要缩进

要修复这个问题，你需要确保调用`torch.cuda.is_available()`后的代码段在正确的位置进行了适当缩进。如果你是在交互模式下，可能只需要去掉多余的空格或制表符即可。如果是代码文件，检查整个代码块的缩进一致性。

相关问题

(pytorch) C:\Users\Administrator>python Python 3.9.17 (main, Jul 5 2023, 20:47:11) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '2.0.1+cpu' >>> torch.cuda.is_available() False >>> torch.cuda.device_count() 0 >>> torch.cuda.get_device_name(0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 365, in get_device_name return get_device_properties(device).name File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 395, in get_device_properties _lazy_init() # will define _get_device_properties File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

根据您提供的信息，看起来您在使用的Python环境中没有启用CUDA支持。CUDA是用于利用GPU加速计算的技术，可以提高深度学习模型的训练和推断速度。

根据您的输出，`torch.cuda.is_available()`返回False，这意味着您的环境中没有可用的CUDA设备。另外，`torch.cuda.device_count()`返回0，表示没有找到任何CUDA设备。

而且，当您尝试使用`torch.cuda.get_device_name(0)`时，出现了一个错误，指出Torch未使用CUDA编译。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您的计算机上安装了NVIDIA的显卡驱动程序。访问NVIDIA官方网站以获取适合您显卡型号和操作系统的最新驱动程序。

2. 确保您安装了与您的显卡驱动程序相匹配的CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上找到与您的显卡和操作系统版本兼容的CUDA版本。

3. 确保您安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。请注意，PyTorch的CUDA支持是通过单独的安装包提供的，您需要安装与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。

请按照上述步骤检查和安装必要的软件，并确保它们与您的硬件和操作系统兼容。这样，您应该能够使用CUDA来加速深度学习计算。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

>>> torch.cuda.is_avaliable() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>

看起来你在尝试使用PyTorch的`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA（NVIDIA的并行计算平台和编程模型）是否可用。然而，你遇到了一个错误。让我们来看看这个错误的原因以及如何解决它。

首先，确保你已经正确安装了PyTorch并且支持CUDA。你可以通过以下命令来安装支持CUDA的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

请根据你的CUDA版本选择合适的安装命令。你可以在[PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)找到适合你的安装命令。

安装完成后，你可以使用以下代码来检查CUDA是否可用：

import torch

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

如果你仍然遇到错误，请确保以下几点：

1. **驱动程序**：确保你的NVIDIA显卡驱动程序是最新的。
2. **CUDA Toolkit**：确保你已经安装了与PyTorch版本兼容的CUDA Toolkit。
3. **环境变量**：确保你的系统环境变量中包含了CUDA的路径。

以下是一个完整的示例代码：

import torch

# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available!")
    # 获取当前可用的GPU数量
    gpu_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"Number of GPUs available: {gpu_count}")
    # 获取默认的GPU设备
    default_gpu = torch.cuda.current_device()
    print(f"Default GPU device: {default_gpu}")
    # 获取默认GPU设备名称
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(default_gpu)
    print(f"Name of the default GPU: {gpu_name}")
else:
    print("CUDA is not available.")