torch.cuda.is_available()返回false的解决办法

问题

安装好pytorch 的gpu版本之后，使用torch.cuda.is_available()一直返回False; 但是执行 torch.backends.cudnn.enabled返回True。

执行Nvidia-smi命令没有报错，说明是有显卡驱动的，能够显示驱动信息；

平常我们安装pytorch的时候使用的命令一般为

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=xxx(选择对应的版本) -c pytorch

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解决方案一

执行如下指令，安装包

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

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解决方案二

正常Nvidia显卡驱动如果安装正确的话，是返回True的，问题可能就在版本之间的不匹配：

可能是显卡驱动版本和cuda版本不匹配

可能是pytorch版本和cuda版本不匹配

大概率应该是第一个问题，第二个问题可能会报的是pytorch版本不对的错误

针对第一个问题个人，建议重新更新显卡的驱动（这里有一个细节问题，其实在安装cuda工具包的时候他会检查你的显卡驱动版本，并且在你有显卡驱动的情况下会咨询你是否要替换你的原始版本，如果你不确定根据cuda工具包应该安装匹配什么版本的显卡驱动，或者不知道根据显卡版本应该安装那个对应版本的cuda，可以尝试在安装cuda的过程中进行显卡驱动的重新覆盖安装。）

补充材料

根据这个链接，可以查看显卡驱动对应的cuda工具包的匹配要求

参考文献

torch.cuda.is_available()返回false的解决办法_weixin_41596463的博客-CSDN博客

pytorch中查看gpu信息_lsh呵呵-CSDN博客_pytorch查看gpu是否使用

CUDA Compatibility :: GPU Deployment and Management Documentation