pytorch如何不使用CUDA

如果你的机器上没有安装 CUDA，或者你不想使用 CUDA 进行计算，那么你可以在 PyTorch 中使用 CPU 进行计算。PyTorch 会自动检测你的机器上是否安装了 CUDA，并根据情况自动选择使用 CPU 或 CUDA 进行计算。

如果你想强制使用 CPU 进行计算，可以将所有的 Tensor 移动到 CPU 上，代码如下：

import torch

# 创建一个 Tensor
x = torch.randn(10, 20)

# 将 Tensor 移动到 CPU 上
x = x.cpu()

# 在 CPU 上进行计算
y = x.sum()

在上面的代码中，我们首先创建了一个大小为 10x20 的 Tensor，然后将其移动到 CPU 上。接着，我们使用 `sum()` 函数在 CPU 上对 Tensor 进行了求和操作。

如果你想在整个程序中强制使用 CPU，可以在程序开始时设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`，例如：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''

这样就会强制 PyTorch 使用 CPU 进行计算。

相关问题

pytorch不支持cuda9

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可用于构建和训练神经网络模型。然而，确实有一些版本的PyTorch不支持CUDA版本为9的环境。

CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的通用计算架构。不同版本的CUDA提供了不同的功能和特性。CUDA 9是一个常用的版本，具有较高的性能和稳定性。

然而，由于PyTorch在开发期间可能会与各种硬件和软件组件进行集成，兼容性问题可能会出现。某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9，这意味着在使用这些版本的PyTorch时，不能在CUDA 9环境中使用GPU加速。

要解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 升级或降级CUDA版本：如果您想继续使用特定版本的PyTorch，则可以尝试升级或降级CUDA版本以满足PyTorch的要求。您可以在NVIDIA官方网站上找到不同版本的CUDA安装包。

2. 更新PyTorch版本：PyTorch团队可能已经解决了与CUDA 9不兼容的问题，因此尝试更新到最新版本的PyTorch可能有助于解决此问题。您可以通过PyTorch官方网站或PyTorch GitHub页面下载最新版本。

3. 使用其他深度学习框架：如果您的项目对CUDA 9具有严格要求，您可以考虑尝试其他支持CUDA 9的深度学习框架，如TensorFlow等。

总之，尽管某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9，但您可以尝试升级或降级CUDA版本，更新PyTorch版本或使用其他深度学习框架来解决此兼容性问题。

pytorch不可以cuda怎么解决

如果您的PyTorch无法使用CUDA，可能是因为您没有安装CUDA或者您的CUDA版本与PyTorch不兼容。以下是一些解决方法：

1. 安装CUDA：请确保您已经安装了与PyTorch兼容的CUDA版本。您可以从NVIDIA官网上下载并安装CUDA。

2. 更新PyTorch版本：检查您的PyTorch版本是否与您的CUDA版本兼容。如果不兼容，请更新您的PyTorch版本。

3. 检查CUDA是否启用：请确保您的PyTorch已启用CUDA。您可以尝试运行以下代码来检查CUDA是否可用：

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

如果输出结果为True，则表示CUDA已经启用。

4. 检查CUDA设备：如果您的CUDA已经启用，但是PyTorch无法使用CUDA，则可能是因为您的CUDA设备没有正确设置。您可以尝试使用以下代码来检查您的CUDA设备：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

如果输出结果为cuda，则表示您的CUDA设备已正确设置。

希望这些解决方法能够帮助您解决问题。