安装gpu版pytorch后torch.cuda.is_available() 是 False

说明：torch.cuda.is_available()这个指令的做用是看你电脑的 GPU 可否被 PyTorch 调用。
若是返回的结果是 False，能够按照如下过程进行排查。

Step1：确认硬件支持，确认你的 GPU是否支持 CUDA（是否支持被 PyTorch 调用）

1.肯定计算机中是不是独立显卡，是不是 NVIDIA 显卡。能够从 任务管理器 或者 设备管理器 来查看显卡的型号。

• 任务管理器->性能->GPU：

• 个人电脑->属性->设备管理器->显示适配器：

有“NVIDIA GeForce 840M”字样信息表示有独立显卡。

2.去 NVIDIA官网 查看其中是否有你的显卡型号，若是有，则说明你的显卡是支持被 PyTorch 调用的。

Step2：检查显卡驱动版本并更新。

1.打开命令行，输入 nvidia-smi，查看本身的 “Driver Version”

注：如出现以下报错：

'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

请参考文末“可能遇到的问题”进行处理。

通常而言，不一样版本的CUDA要求不一样的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本。

CUDA对显卡驱动版本要求如图：

好比我安装的是 PyTorch 1.5 + CUDA 9.2 版本，要求电脑的显卡驱动大于398.26。

2.若是驱动版本过低，在官网，下载对应的最新驱动并安装更新。

选择相应的显卡型号，操做系统，下载类型和语言默认。其中的 Notebooks 是指笔记本。

以后，点击搜索，下载最新驱动后，按照指引进行安装便可。

Step3：验证驱动版本及GPU是否可调用。

1.再次在终端窗口输入 nvidia-smi，查看最新的版本是否安装成功。
2.进入python环境：

conda activate pytorch
python

3.在python环境中：

import torch
torch.cuda.is_available()

查看返回结果是不是True

可能遇到的问题：
1.执行'nvidia-smi' 命令时提示'nvidia-smi'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

缘由：由于它找不到该命令。这个文件是一个exe文件，通常都在下面这个文件夹中。

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

因此想要使用该命令必需要能获得这个文件夹，才能执行。

解决：添加环境变量

个人电脑->右键->属性->高级系统设置->高级->环境变量->系统变量->path->编辑->新建->拷贝nvidia-smi.exe文件所在路径（通常为C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NVSMI）

参考：
https://www.cnblogs.com/zhouz...
https://blog.csdn.net/shuiyix...
https://docs.nvidia.com/cuda/...