Torch.cuda.is_available() 不断切换到 False

Question

我尝试了几种解决方案，这些解决方案暗示了当 CUDA GPU 可用并且安装了 CUDA 但Torch.cuda.is_available() 返回False 时该怎么做。他们确实提供了帮助，但只是暂时的，这意味着 torch.cuda-is_available() 报告了 True，但一段时间后，它又切换回 False。我使用的是 CUDA 9.0.176 和 GTX 1080。我应该怎么做才能获得永久效果？

我尝试了以下方法：

https://forums.fast.ai/t/torch-cuda-is-available-returns-false/16721/5 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15612

注意：当torch.cuda.is_available() 工作正常但有时切换到False 时，我必须重新启动计算机，然后它才能再次工作（一段时间）。

Answer 1

也与torch.cuda.is_available () 有错误。
但是当安装 Nvidia 驱动到最新版本 436.48 时，会显示 True。我之前将 Pytorch 更新到 1.2.0。 我有 Windows 10 和 Anaconda。

Answer 2

1. 按照以下链接中的说明使用 apt-get 安装 CUDA 9.1：

https://cryptoandcoffee.com/mining-gems/cuda-9-0-install-ubuntu-16-04-apt-get/

1. 使用 pip 安装 PyTorch：

   pip install torchvision ( this will install both torch and torchvision )
   

2. 重新启动

现在试试吧：

~$ python -c 'import torch; print torch.cuda.is_available()'

Answer 3

我也看到了这个问题。原因是 Pytorch 使用的 CUDA 版本与安装的 Nvidia 驱动程序不同步。正如乔的回答一样，解决方案是更新 Nvidia 驱动程序。需要注意的其他一些重要背景信息：

• 每个版本的 CUDA 都需要最低 Nvidia 驱动程序版本（有关兼容性表，请参阅 here）。
• 您可以使用nvidia-smi 检查您的 Nvidia 驱动程序版本。
• Pytorch 预装了一个可能与您在计算机上安装的版本不同的 CUDA 版本。
• 您手动安装的 CUDA 版本是您运行 nvidia-smi 时显示的版本。即使您的驱动程序版本与此 CUDA 版本兼容，它也可能与 Pytorch CUDA 版本不兼容。
• 您可以通过在 ipython 或 Python 程序中打印 torch.version.cuda 变量来获取 Pytorch CUDA 版本。这是确定所需 Nvidia 驱动程序版本的版本。