2301_79894691 2024-06-14 00:24 采纳率: 0%
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已结题

cuda安装使用问题

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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

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-14 08:36
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    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_PATHCUDA_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。

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