torch.cuda.is_available()返回false——解决办法

 

from–https://blog.csdn.net/qq_46126258/article/details/112708781

 

(1)你的CUDA,cuDNN,torch 版本是否对应?

首先判断自己是否适合使用GPU版本的torch,打开自己的cmd输入

查看自己的

Driver Version

CUDA Version

NVIDIA

smi

1

根据下图判断自己的CUDA版本是否符合要求(装的CUDA和cuDNN保持一致,版本号可以比10.2低)

如果忘记自己的CUDA、cuDNN版本号,按这个博主的办法

进入官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ,先注册登录,查看自己的CUDA版本号对应自己的cuDNN,如下:我的是CUDA10.1,所以对应cuDNN8.0.5

如果有对应不上的一个,先进行卸载,再安装新的。不着急的看B站视频从头安装

https://www.bilibili.com/video/BV1Rz411e7eJ?t=356 着急的小伙伴请看我的上一篇博客

(2) 问一下你自己是不是在清华镜像加速下载的!

如果是,你是不是天真的以为把官网的下载链接放在prompt上去掉 -c pytorch 去掉就走了捷径,能更快的安装了?

No!无论你是重装多少次,都一样,torch.cuda.is_available()返回false

如果你遇到这个问题,不用担心你的步骤是不是错了,因为你被conda 镜像安装给坑了。你以为下载的是GPU版本,其实镜像下载的是cpu版本你必须手动去官网用 pip下载安装如果不信,可以打开cmd试试这几句

1python

2import torch

3print(torch.__version__)

运行结果

1 1.7.1+cpu

呵呵,恭喜你中招了!我也是在参考https://www.bilibili.com/video/bv1Rz411e7eJ的

评论区才发现的。那么如果你的CUDA,cuDNN版本都对,只有Pytorch安装成了 CPU的,那么先对它进行卸载,然后再安装

卸载方法:

找到刚才下载成功的三个东西,如果没在虚拟环境下下载Pytorch的话,他们在你的

anaconda目录下的lib->site-packages,例如我的在D:\anaconda\Lib\sitepackages,删除torch和torch-1.1.1+cpu.dist.info(torch-1.7.1+cu101.dist-info中的+cu101表示CUDA10.1, + cpu表示CPU版本

如果是在虚拟幻境里,那么找到该虚拟环境的lib->site-packages(envs表示根目录,里面有你所有的虚拟环境),例如我的是

D:\anaconda\envs\Pytorch_excise\Lib\site-packages,同理按照上述方法删除cpu 版本的torch

Pytorch正确下载方法:

进入官网https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1

找到下图位置选择所需配置,注意:要用pip,且一定要和之前的10.1版本对应,否则又要重来了!!!

将最下面的红框区域pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101

torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html复

制,这时候你可以在cmd下载Pytorch了,直接使用pip安装,但是你会发现太慢导致下载失败!!!

所以先打开pip后面的网页,对.whl文件直接进行下载

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

我们来分析下需要下载什么,去掉网址后剩下下面这些

1 pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===

例如:cu101表示cuda10.1,那么需要下载这三项

1torch==1.7.1+cu101

2torchvision==0.8.2+cu101

3torchaudio===0.7.2

直接下载也是下载速度过慢,几kb/s,如果有VPN的小伙伴,可以打开VPN下载,没有的朋友们可以选中这一行,右键复制链接打开迅雷下载进行下图处的操作来下载

最好是白天,晚上限速),记住自己的下载路径(我的是在D:\迅雷下载)

  1. 下载torch==1.7.1+cu101,可以观察到cu101/torch-1,7,1有很多的版本,cp38 对应python3.8,win_amd64对应windows的64位操作系统,根据自己的实际情况进行下载即可。

  1. 下载torchvision==0.8.2+cu101同理我选择cp38的

  1. 下载torchaudio===0.7.2同理选择cp38的

下载完成后,打开cmd,注意一定要用cmd!!!不要打开anacondapro

(因为我都试过,后者还是会因为超时下载而失败)如果你想在某特定的虚拟环境下使用Pytorch,也先这么做进入之前下载他们三个的路径(我的是这样的)

然后分别在cmd中执行这三句(pip install + 名字,注意加上后缀.whl,先下载torch那个)

1pip install torch-1.7.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl

2pip install torchvision-0.8.2+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl

3pip install torchaudio-0.7.2-cp38-none-win_amd64.whl

依次输入这三句检验是否成功

1python

2import torch

3torch.cuda.is_available()

输出结果为True,那么到此恭喜你,你已经成功了!!!

如果你想在anaconda下的虚拟环境使用它,没问题,这里提供一个投机取巧的方法:

找到刚才在cmd中下载成功的三个东西,他们在你的anaconda目录下的lib->site-

packages,例如我的在D:\anaconda\Lib\site-packages,

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识

将他们复制到虚拟环境的

lib->site-packages

中就可以直接用了,我的是

D:\anaconda\envs\Pytorch_excise\Lib\site-packages

同理检查是否正常工作,依次输入这三句

结果返回

True

python

import torch

torch

.

cuda

.

is_available

(

)

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