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torch.cuda.is_available（）falseに切り替えます

CUDA GPUが利用可能で、CUDAがインストールされているがTorch.cuda.is_available()がFalseを返す場合は、何をすべきかをヒントするいくつかのソリューションを試みました。彼らは手助けをしましたが、一時的にのみ、意味torch.cuda-is_available()を報告しましたが、しばらくの間、それはfalseに戻ります。私はCUDA 9.0.176とGTX 1080を使います。永久的な効果を得るために何をすべきですか？

次の方法を試してみました。

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

注：torch.cuda.is_available()が正常に機能しますが、ある時点でFalseに切り替わると、コンピュータを再起動してから（しばらくの間）動作します。

pytorchtorch
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cerebrou
  1. このリンクの指示に従って、APT-GETを使用してCUDA 9.1をインストールします。

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

  1. PIPを使用してPYTORCHを設置：

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

  2. 再起動しました

今すぐ試してみてください。

~$ python -c 'import torch; print torch.cuda.is_available()'
 _
2
srilekha palepu - Intel

torch.cuda.is_available ()もfalseを持ちました。
[。]しかし、NVIDIAドライバをインストールするとき 436.48 [436.48] ==、trueが表示されます。私は以前に更新されましたPytorch to 1.2.。私は窓10を持っていますanaconda。

enter image description here

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Joe Llerena

私はこの問題を見ました。その理由は、PytorchがインストールされているNVIDIAドライバと同期していることによって使用されるCUDAバージョンでした。 Joeの答えのように、解決策はNVIDIAドライバを更新していました。注意するための他の重要な背景情報

  • CUDAの各リリースには、特定のNVIDIAドライバのバージョンが必要です（ ここでは 互換性テーブルの場合）。
  • NVIDIAドライバのバージョンをnvidia-smiで確認できます。
  • PYTORCHはコンピュータにインストールされているバージョンとは異なる場合があります。
  • 手動でインストールしたCUDAバージョンは、nvidia-smiを実行すると表示されます。あなたのドライバのバージョンがこのCUDAバージョンと互換性がある場合でも、Pytorch Cudaバージョンと互換性がないかもしれません。
  • IPythonまたはPythonプログラムでtorch.cuda.version変数を印刷することで、Pytorch Cudaバージョンを取得できます。これは、必要なNVIDIAドライバのバージョンを決定するバージョンです。
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Jacob Stern