命令行CUDA不可用，但Jupyter就可以

Question

这个服务器的命令行有问题，命令行的(torch.cuda.is_available())永远输出false，但是在Jupyter里(torch.cuda.is_available())就能输出True，所以我现在只能在Jupyter里运行程序，有没有什么解决方法？
检查过很多遍了，pytorch的版本和CUDA版本都是符合的，环境变量也都设置了

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

针对您的问题，首先需要明确的是，Jupyter Notebook 和命令行所使用的环境可能存在差异，导致 CUDA
可用性判断结果不同。以下是解决此问题的一般思路和可能的解决方案：

问题分析

1. 环境差异： Jupyter Notebook 和命令行可能使用的 Python 解释器环境不同，可能导致 CUDA 可用性判断结果不同。
2. 环境变量配置： 确保在命令行中设置的环境变量与 Jupyter Notebook 中的环境变量一致。
3. CUDA 和 PyTorch 版本匹配： 确保安装的 PyTorch 版本与 CUDA 版本兼容，并且正确配置。

   解决方案

   根据上述问题分析，以下是可能的解决方案：
4. 确认环境配置： 确保在命令行和 Jupyter Notebook 中使用相同的 Python 解释器环境。可以使用 sys.executable 查看 Python 解释器路径，并确保两者一致。
5. 检查环境变量： 确保在命令行中设置的环境变量与 Jupyter Notebook 中的环境变量一致。特别是 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 等 CUDA 相关环境变量。
6. 重新安装 CUDA 和 PyTorch： 如果确认环境变量配置无误，可以尝试重新安装 CUDA 和 PyTorch，确保版本匹配且安装正确。

   代码示例

   如果您需要检查环境变量配置，可以使用以下代码示例：
   pythonCopy code

   import os
   # 查看 CUDA 相关环境变量
   print("CUDA 环境变量:")
   print(os.environ.get("CUDA_HOME"))
   print(os.environ.get("LD_LIBRARY_PATH"))
   # 查看其他环境变量，如 PATH
   print("\n其他环境变量:")
   print(os.environ.get("PATH"))
   

   注意事项

• 确保在重新配置环境变量或重新安装 CUDA 和 PyTorch 之前备份重要数据，以防不必要的损失。
• 如果问题仍然存在，可能需要考虑其他因素，如系统配置或软件冲突等。
  通过以上步骤，您应该能够解决命令行中 CUDA 不可用的问题，并确保与 Jupyter Notebook
  中一致。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便进一步帮助解决。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订