torch.cuda.is_available()返回的是FALSE

torch.cuda.is_available()返回False可能是因为没有正确安装CUDA或者没有正确安装与CUDA版本相对应的PyTorch。可以按照以下步骤进行排查和解决：
1. 确认CUDA是否正确安装，可以在终端输入nvcc -V查看CUDA版本。
2. 确认PyTorch是否正确安装，可以在Python环境中输入import torch和print(torch.__version__)查看PyTorch版本。
3. 确认PyTorch是否与CUDA版本相对应，可以在PyTorch官网上查看对应版本关系并重新安装相对应的PyTorch。
4. 确认是否正确设置了环境变量，可以在终端输入echo $LD_LIBRARY_PATH查看环境变量是否正确设置。

相关问题

torch.cuda.is_available返回False

如果 `torch.cuda.is_available()` 返回 `False`，那么说明你的机器没有可用的CUDA设备或者你没有安装CUDA驱动。如果你的机器没有NVIDIA GPU，则无法使用CUDA；如果你的机器有NVIDIA GPU但是没有安装CUDA驱动，则需要先安装CUDA驱动。你可以访问NVIDIA官方网站下载并安装适合你机器的CUDA驱动。如果你已经安装了CUDA驱动但是`torch.cuda.is_available()`仍然返回`False`，那么可能是因为你的PyTorch版本与CUDA版本不匹配。你可以检查你安装的PyTorch版本和CUDA版本是否兼容。

为什么(torch.cuda.is_available()是false而torch.backends.cudnn.is_available()是false

torch.cuda.is_available()和torch.backends.cudnn.is_available()都是用来检查是否可以使用GPU加速的函数，但是它们的检查方式不同。torch.cuda.is_available()检查是否安装了CUDA并且至少有一个GPU可用，而torch.backends.cudnn.is_available()检查是否安装了cuDNN并且是否可以使用cuDNN加速。因此，如果你的CUDA安装有问题或者没有可用的GPU，torch.cuda.is_available()会返回False，而torch.backends.cudnn.is_available()可能会返回True。