Python中pytorch检测不到gpu怎么办？

老本子 nvs5400m 显卡，官网显示是支持 cuda 的，装了最新的 cuda10.1，nvcc -v 命令显示正常，装了 pytorch 1.3，测试 gpu 无效，是缺了 cudnn ？
Python中pytorch检测不到gpu怎么办？

sinazl 1楼

显卡老了？你需要自己编译安装 pytorch

htzhanglong 2楼

检查PyTorch是否检测到GPU，先运行这段代码：

import torch

print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")
print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
else:
    print("未检测到GPU")

如果输出显示CUDA不可用，按这个顺序排查：

检查CUDA和PyTorch版本匹配

# 查看你的CUDA版本（命令行执行）
# nvcc --version 或 nvidia-smi
# 然后安装对应版本的PyTorch
# 例如CUDA 11.8对应：
# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证NVIDIA驱动

# 命令行检查驱动
nvidia-smi
# 如果没输出，需要安装NVIDIA驱动

常见解决方案

# 方案A：重新安装匹配的PyTorch（以CUDA 11.8为例）
# 卸载现有版本
# pip uninstall torch torchvision torchaudio
# 安装指定CUDA版本
# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 方案B：如果使用conda
# conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

# 方案C：检查环境变量
import os
print("CUDA_HOME:", os.environ.get('CUDA_HOME'))
print("PATH中的CUDA:", any('cuda' in p.lower() for p in os.environ['PATH'].split(';')))

强制使用GPU的测试代码

import torch

# 尝试创建GPU张量
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    x = torch.randn(3, 3).to(device)
    print("GPU张量创建成功:", x.device)
else:
    print("创建GPU张量失败")

特别注意：