cuda安装使用问题

Question

安装了cuda和cudnn 11.8，同时conda安装了对应版本的pytorch，
环境变量也都已经成功自动创建
但是
print(torch.cuda.is_available())
仍然输出false，请问该怎么做

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

遇到torch.cuda.is_available()返回False的问题，即使CUDA和cuDNN已经正确安装，可能是因为PyTorch没有找到正确的CUDA库或者CUDA路径没有被正确添加到系统环境变量中。这里提供一个详细的检查和解决步骤：

步骤1：确认CUDA和cuDNN的安装

你已经通过conda安装了CUDA Toolkit 11.8，并且nvcc -V显示了正确的版本信息。这表明CUDA编译器已经正确安装。

步骤2：检查PyTorch的CUDA版本是否与系统匹配

确保你安装的PyTorch版本支持CUDA 11.8。你之前使用的conda命令安装的是与CUDA 11.8兼容的PyTorch。再次确认这个版本是否正确，可以运行以下命令：

import torch
print(torch.version.cuda)

输出应为11.8或类似版本号。

步骤3：确认CUDA路径在环境变量中

尽管你说环境变量已经自动创建，但还是建议手动检查一下。在Windows上，你需要确认CUDA_PATH和CUDA_PATH_v11.8（或其他具体版本号）已经包含在你的系统环境变量中，并且PATH环境变量包含了这些目录下的bin文件夹。

步骤4：重启Python解释器或IDE

有时候，环境变量的更改不会立即反映在正在运行的Python环境中。尝试重启你的Python解释器或IDE，然后再测试torch.cuda.is_available()。

步骤5：检查NVIDIA驱动程序版本

确保你的NVIDIA GPU驱动程序是最新的，并且至少与CUDA版本兼容。对于CUDA 11.8，你需要至少安装470.42.01或更高版本的驱动程序。

步骤6：重新安装PyTorch

如果上述步骤都无法解决问题，尝试卸载并重新安装PyTorch。使用以下命令：

conda remove torch torchvision torchaudio
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

步骤7：使用conda的环境变量管理功能

确保你的conda环境正确激活并且在运行任何代码时都是当前活动的环境。你可以在命令行中使用conda activate cuda11来激活你的环境。

步骤8：检查其他可能影响CUDA的软件冲突

确保没有其他软件或驱动程序冲突，特别是如果你有多个GPU或不同版本的CUDA安装在同一台机器上。

完成以上步骤后，再次运行print(torch.cuda.is_available())，应该会返回True。如果问题依然存在，可能需要更深入地检查系统配置或考虑硬件兼容性问题。