为什么下载了cuda和cudnn还是没法调用gpu

如果您已经安装了CUDA和cuDNN，但仍无法调用GPU，可能是以下原因之一：

1. 您的代码没有正确设置GPU作为计算设备。您可以通过使用`torch.cuda.is_available()`函数检查GPU是否可用，并使用`.to("cuda")`方法将模型和张量移动到GPU上。

2. 您的GPU驱动程序不是最新的。请确保您的GPU驱动程序已更新到最新版本。

3. 您的CUDA版本与PyTorch不兼容。请确保您安装的CUDA版本与您正在使用的PyTorch版本兼容。可以在PyTorch官网上查看它们之间的兼容性。

4. 您的显卡型号不支持CUDA。请确保您的显卡型号支持CUDA。您可以在NVIDIA官网上查看您的显卡型号是否支持CUDA。

如果您排除了以上问题，并且仍然无法调用GPU，请检查您的代码和环境设置，以确保一切都正确配置。

相关问题

安装了cuda却不调用gpu

安装了CUDA但不调用GPU的问题可能有几个原因。首先，确保你的CUDA、cudnn、Tensorflow和Python版本是兼容的。如果它们不兼容，可能会导致无法调用GPU。\[2\]

其次，检查CUDA是否正确安装并配置了环境变量。如果CUDA没有正确安装或环境变量没有配置好，也会导致无法调用GPU。\[2\]

另外，还要确保你的NVIDIA驱动版本符合要求。如果驱动版本太低，也可能导致无法调用GPU。\[2\]\[3\]

此外，还有一些其他可能的问题，比如之前安装的Tensorflow没有完全卸载，或者安装了多个Tensorflow或Python版本。这些问题也可能导致无法调用GPU。\[2\]

如果你想进一步了解如何解决这个问题，可以参考这篇博文：https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task。其中提到了NVIDIA驱动版本太低不合要求的问题。\[3\]

总结来说，要解决安装了CUDA但不调用GPU的问题，你需要确保版本兼容、正确安装和配置环境变量，并检查NVIDIA驱动版本是否符合要求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【tensorflow】为什么CUDA装好了，Tensorflow-GPU不能用？](https://blog.csdn.net/xiangxiang613/article/details/112603083)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 无法调用gpu

如果您的设备没有可用的GPU，那么您就无法使用GPU进行计算。在这种情况下，您只能使用CPU进行计算。如果您的设备上有GPU但无法调用，那么可能有以下几种情况：

1. 您没有安装 NVIDIA 的 CUDA 工具包和 cuDNN 库。这些库是使用GPU进行深度学习计算所必需的。您需要先安装这些库才能正确地调用GPU。安装方法请参考 NVIDIA 官网或者相关教程。

2. 您的GPU驱动程序可能需要更新。请检查您的GPU驱动程序是否是最新的版本。如果不是，请更新您的GPU驱动程序，并重新安装 CUDA 工具包和 cuDNN 库。

3. 您的GPU可能存在硬件故障或者已经过时。如果您的GPU已经过时或者存在硬件故障，那么您就无法使用它进行深度学习计算。在这种情况下，您需要更新您的GPU或者更换一个新的GPU。