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第一步

检查cuda是否安装，CUDA环境变量是否正确设置，比如linux需要设置在PATH，window下环境变量编辑看看，是否有CUDA

第二步，核查python中torch版本

首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本，我这里是conda安装的，使用conda list查看是这样：

圈出来的torch带cuda，那安装的肯定时cuda版本，但是torch.cuda.is_available()还是False，这种情况就比较费解，重点来了，我们去核对下python环境中用的是什么

可以很清楚的看到这里用的是cpu版本，也就是说环境中确实存在两个版本
所以环境使用的是cpu才导致加载不到gpu版本，可以卸载torch，重新安装一下

conda uninstall pytorch

然后从官网重新下载一下 ，记住这里有个坑，如果你配置了多个镜像源，这个镜像源如果没有gpu版本，可能还是会下载cpu版本
下载下来以后一定要再次核对一下，或者下载的时候指定下载的镜像源

第三步，核查显卡驱动和cuda版本是否适配

如果上述没有问题，那么检查驱动和cuda的版本是否适配

NVIDIA-smi

这两个版本是否适配需要在官网查看
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components