查看pytorch 查找cuda 的路劲

在PyTorch中查找CUDA的路径可以有多种方法。其中一种简单的方法是使用Python中的os模块和sys模块，在Python终端中输入以下命令：

import os
import sys
print(os.environ['PATH'])
print(sys.path)

这将输出环境变量$PATH$和Python库的搜索路径。可以在输出中搜索CUDA路径。通常，CUDA路径类似于：

“/usr/local/cuda-9.0/bin:/usr/local/cuda-9.0/NsightCompute-2018.0:${PATH}”

另外，在PyTorch中，使用以下代码可以查看CUDA是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示CUDA可用，否则为False。这表示PyTorch没有找到CUDA路径。可以通过将CUDA路径添加到$PATH$环境变量中来解决此问题。

可以在.bashrc或.zshrc（Linux和Mac）或者在环境变量path（Windows）中添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

然后在终端中输入以下命令，以使更改生效：

source .bashrc

或

source .zshrc

或

$env:path="%PATH%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin"

添加CUDA路径后，重新运行以上代码可以确认CUDA是否可用。