PyTorch：没有可用的CUDA GPU解决方案

PyTorch：没有可用的CUDA GPU解决方案

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们经常会遇到“No CUDA GPUs are available”的问题。这表示我们的代码无法访问到可用的CUDA GPUs（通常是显卡）。这个错误提示可能会让很多人感到困惑，因此本文将为大家介绍一些解决方案。

解决方案1：安装正确的CUDA和cuDNN

首先，我们需要确保已经正确地安装了CUDA和cuDNN。具体的安装过程可以参考官方文档。如果您已经安装了正确版本的CUDA和cuDNN，那么请确认您的显卡是否支持CUDA加速。您可以在这里找到支持CUDA的显卡列表。

解决方案2：使用CPU运行

如果您的电脑不支持CUDA加速，或者您不想使用GPU来运行PyTorch，可以通过以下代码将PyTorch强制运行在CPU上：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import torch

这样做会将PyTorch强制运行在CPU上，从而避免了“No CUDA GPUs are available”的问题。

解决方案3：检查CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量

如果您的电脑上有多个显卡，那么请确保CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量被正确设置。这个环境变量指定了哪些GPU会被PyTorch使用。如果您在程序中没有显式地指定要使用哪个GPU，那么PyTorch会尝试使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量中指定的第一块GPU。如果这个GPU不可用，那么就会出现“No CUDA GPUs are available”的错误。

您可以通过以下代码来检查CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量是否被正确