>>> import torch >>> print(torch.cuda.is_available()) /usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:107: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 False
时间: 2024-04-23 18:24:35 浏览: 21
你的第一个问题是关于 PyTorch 和 CUDA 的。根据你提供的代码和输出,我们可以看到你的 PyTorch 没有发现可用的 CUDA 设备,因此返回了 False。可能是因为你的计算机没有安装 CUDA 或者 CUDA 版本不兼容。你可以尝试更新或重新安装 CUDA 驱动程序,并确保 PyTorch 版本与 CUDA 版本兼容。
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ubuntu AttributeError: module 'torch.cuda' has no attribute 'is_availbale'
在Ubuntu上出现"AttributeError: module 'torch.cuda' has no attribute 'is_available'"错误通常是由于未正确安装或配置CUDA驱动程序引起的。以下是解决此问题的一些步骤:
1. 确保已正确安装CUDA驱动程序和相关的CUDA工具包。可以使用以下命令检查CUDA版本:
```shell
nvcc --version
```
如果未安装CUDA,请按照官方文档的指示进行安装。
2. 确保已正确安装PyTorch并使用与CUDA版本匹配的版本。可以使用以下命令检查PyTorch版本:
```shell
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
3. 确保已正确设置CUDA环境变量。可以在终端中运行以下命令来设置环境变量:
```shell
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
```
4. 如果上述步骤都正确,但仍然出现错误,请尝试重新安装PyTorch。可以使用以下命令卸载现有的PyTorch版本:
```shell
pip uninstall torch torchvision torchaudio
```
然后重新安装PyTorch:
```shell
pip install torch torchvision torchaudio
```
请注意,上述步骤假设您已正确安装了CUDA驱动程序和相关工具,并且您的系统满足PyTorch的要求。如果问题仍然存在,请检查您的系统配置和安装步骤是否正确,并参考PyTorch官方文档和CUDA文档进行进一步的故障排除。
ubuntu 安装cuda ,torch.cuda
要在Ubuntu上安装CUDA和Torch的CUDA支持,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您的计算机具备支持CUDA的NVIDIA显卡。您可以在NVIDIA的官方网站上查找支持CUDA的显卡型号。
2. 接下来,安装NVIDIA驱动程序。可以通过以下命令在终端中安装最新版本的驱动程序:
```
sudo apt-get install nvidia-driver
```
3. 安装CUDA Toolkit。您可以从NVIDIA的官方网站下载适合您系统版本的CUDA Toolkit。下载完成后,运行安装程序并按照指示进行安装。
4. 配置环境变量。打开终端并编辑`~/.bashrc`文件,将以下行添加到文件的末尾:
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
5. 保存并关闭文件后,运行以下命令使更改生效:
```
source ~/.bashrc
```
6. 安装Torch。您可以使用以下命令安装PyTorch及其CUDA支持:
```
pip install torch torchvision
```
7. 现在,您应该已经成功安装了CUDA和Torch的CUDA支持。您可以在Python中导入torch.cuda模块来验证是否正确安装:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出为True,则表示CUDA支持已成功安装。
请注意,上述步骤是一般的安装过程,具体步骤可能会因您的系统配置和要求而有所不同。建议您参考官方文档以获取更详细的说明。