为什么下载好的的Pytorch在pycharm上调用不了cuda

Question

为什么下载好的的Pytorch在pycharm上调用不了cuda，非计算机专业，问题描述得可能不是很清楚，请谅解

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

在PyCharm中调用PyTorch CUDA失败的原因可能有多种，以下是一些常见的排查步骤和可能的问题：

1. CUDA环境配置不正确：

   • 确保你的系统已正确安装了与PyTorch兼容的CUDA版本，并且在系统的PATH环境变量中包含了CUDA的bin目录。
   • 在安装PyTorch时，需要指定带有cuXX后缀的版本（例如torch==1.x.x+cu113），这里的cuXX表示与CUDA对应的版本。

2. PyTorch未编译为GPU支持版本：

   • 在安装PyTorch时，请确保安装的是包含CUDA支持的版本。可以通过命令行或conda环境管理器来安装对应CUDA版本的PyTorch，例如：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
     

3. PyCharm中的Python Interpreter设置：

   • 在PyCharm项目设置中，检查你是否设置了正确的Python解释器。该解释器应指向一个已经安装了支持CUDA的PyTorch环境（如Anaconda虚拟环境）。
   • 打开PyCharm项目的“Settings”或“Preferences”，然后导航到“Project: Your_Project_Name” > “Project Interpreter”，确保所选的解释器环境是预期的那个包含PyTorch+CUDA的环境。

4. 设备驱动问题：

   • 检查NVIDIA显卡驱动程序是否是最新的，并且与CUDA及GPU型号相匹配。

5. 环境变量问题：

   • 如果使用的是Anaconda等虚拟环境，在激活环境后，需确认环境中关于CUDA的相关环境变量是否被正确设置。

6. 运行时检查：

   • 在代码中插入以下语句来检查CUDA是否可用：

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

     如果返回False，则说明当前环境下PyTorch无法找到可用的CUDA设备。

通过以上步骤逐一排查，应该能找到问题所在并解决PyCharm中调用CUDA失败的问题。