为什么pytorch 导入不进去

Question

前面步骤都没问题 但是我输入下面这个代码就是false

看了教程前面部分都是验证成功 就最后一步出错
求佬解惑

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从您提供的信息来看，您的环境似乎已经安装了PyTorch，并且版本为1.13.1，同时还有对应的cuDNN支持（因为有pytorch-cuda包），但是当您运行 torch.cuda.is_available() 时，返回结果是 False，这表明尽管PyTorch已安装，但系统并没有检测到可用的GPU。

针对这个问题，我们可以尝试以下几个步骤来解决：

1. 确认GPU硬件：首先确保您的计算机上确实有一个兼容的NVIDIA GPU。您可以查看设备管理器或在命令行中运行 nvidia-smi（可能需要先安装NVIDIA的CUDA Toolkit）来检查是否有GPU。

2. 驱动程序更新：确保您的NVIDIA GPU驱动程序是最新的。过时的驱动可能会导致与PyTorch的兼容性问题。访问NVIDIA官方网站下载并安装最新驱动。

3. 重新安装PyTorch：有时，由于依赖关系或安装过程中的错误，PyTorch可能没有正确配置。您可以考虑卸载现有的PyTorch和相关包，然后重新安装。确保在安装时选择与您的GPU兼容的版本（例如，对于较旧的GPU，可能需要选择一个较早的PyTorch版本）。在Conda环境中，可以这样操作：

   conda remove pytorch torchvision cudatoolkit -y
   

   然后，根据您的GPU类型（如 CUDA 11.8）和Python版本（这里是3.7）安装相应的PyTorch版本。例如，如果你的GPU支持CUDA 11.8，你可以运行：

   conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.0 cudatoolkit=11.8 -c pytorch
   

4. 检查环境变量：确保系统的PATH环境变量包含了CUDA和cuDNN的路径。您可以在安装CUDA和cuDNN时，它们通常会自动添加这些路径。如果不正确，您需要手动修改环境变量。

5. 测试代码：在完成上述步骤后，再次启动Python并尝试导入和检查GPU可用性：

   import torch
   print(torch.version.cuda)  # 如果安装正确并且GPU可用，应该输出一个表示CUDA版本的字符串。
   torch.cuda.is_available()  # 这次应该是True。
   

如果您仍然遇到问题，可能需要更详细的调试信息，包括系统日志、完整的安装过程以及可能的错误消息。请提供更多信息以便我能给出更具体的建议。