【一文解决】已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is

已经安装CUDA与Pytorch。但执行如下Python脚本，输出结果为False：

出现这个问题的原因很多，很多文章的分析并不全面。博主遇到这个问题时，也是不断整合网络上零零散散的信息，浪费了不少功夫，因此写下了本文。如果你也遇到了这个问题，本文致力于帮助你通过这一篇文章解决这一问题。如果本篇文章对你有帮助，希望能点赞鼓励一下。

注意，本文解决的问题是，import torch不报错，但Pytorch与cuda没有正确匹配上。如果你的import torch报错，说明你没有正确安装Pytorch，请参考这一链接，安装合适的Pytorch版本。

为了方便说明，本文以CUDA 10.2与PyTorch 1.11.0（GPU版本）为例。

导致这一问题的原因主要分为如下四个方面，在这里先作总结，具体方法在之后展开。有经验的同学可以直接根据本节进行快速排查，以提高效率。

绝大多数的问题都可以通过前三步解决。

请按照1-5的顺序排查，直至问题解决。

驱动程序与CUDA的兼容，指的是GPU驱动程序与安装的CUDA版本相匹配，并且能够正确地与CUDA库进行通信和协作。可以按照如下步骤排查二者是否兼容：

1. 查看CUDA版本。

在终端输入如下指令：

或者：

例如，我的CUDA版本是10.2。

2. 查看GPU驱动程序版本。

在终端输入如下指令：

找到第一行的Driver Version，例如我的是440.44。

3. 检查二者是否兼容。

驱动程序与CUDA的兼容性是非常重要的，因为PyTorch和其他基于CUDA的库需要与GPU驱动程序进行交互才能正确运行。如果驱动程序与CUDA不兼容，可能会导致无法正常使用CUDA功能或出现错误。

检查上述二者的版本，确保二者是匹配的。例如，CUDA 10.2对应的推荐驱动程序版本为NVIDIA驱动程序版本440.33或更高版本，我的版本是440.44，因此兼容。

CUDA版本与GPU驱动的兼容性表格（Linux请参照第一二列，Windows请参照第一三列）如下，请根据自己的版本自行比对： 注：引用自此链接。

4. 更新驱动程序或更改CUDA版本。

若二者不匹配，可以选择更新驱动程序或更改CUDA版本。

可以通过访问NVIDIA官方网站下载并安装适当的驱动程序版本。在安装新的驱动程序之前，请确保先卸载旧的驱动程序，并按照安装指南进行正确的安装，这里不做展开。如对CUDA版本无特殊要求，建议优先选择更改安装的CUDA版本。

简单来说，如果CUDA库路径未正确配置，PyTorch将无法找到CUDA库文件。在这种情况下，即便CUDA与Pytorch的安装都是正确的，也会导致错误。

请按照如下步骤，将CUDA路径添加到Linux系统的环境变量中（Windows平台下的操作与之类似，这里以Linux为例，供参考）：

即使用vim文本编辑器打开~/.bashrc文件。也可以选择通过其他的文本编辑器打开。

其中，/usr/local/cuda为CUDA的安装路径。如果你的CUDA的安装路径不是/usr/local/cuda，请填你的实际路径。

该操作会将CUDA的bin目录添加到PATH环境变量中，以便系统可以找到CUDA可执行文件，同时将CUDA的lib64目录添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，以便系统可以找到CUDA库文件。

该命令会重新加载.bashrc文件，使添加的环境变量生效。

在终端窗口中，运行以下命令：

上述命令将显示环境变量的当前值。检查输出中是否包含CUDA的路径（/usr/local/cuda/bin和/usr/local/cuda/lib64），以确保添加成功。

如果输出中不包含CUDA的路径，或包含多个CUDA路径，请继续参考如下步骤操作。

如果环境变量的当前值不正确，那么这个问题可能是由其他配置文件或环境变量引起的。除了~/.bashrc文件之外，还可能存在其他配置文件，这些文件也可能包含CUDA库路径的设置。打开这些文件并查找类似PATH、LD_LIBRARY_PATH的设置行，以确定是否在其他文件中设置了/usr/local/cuda路径。

除了LD_LIBRARY_PATH环境变量之外，还可能存在其他与CUDA相关的环境变量设置，这些设置可能导致/usr/local/cuda/lib64路径被添加到LD_LIBRARY_PATH中。运行如下指令检查是否存在其他环境变量与CUDA相关：

如果有的话，可能是由于执行过其他的CUDA相关的操作引起的，可以参照下一条将其清除。

如果曾经安装过其他版本的CUDA或执行过其他与CUDA相关的操作，旧的环境变量设置可能仍然存在于系统中。可以手动清除这些环境变量，然后重新设置正确的CUDA库路径。

首先，运行如下指令：

这将列出所有当前的环境变量。在输出中查找与CUDA或旧版本相关的环境变量设置，使用unset命令来删除指定的环境变量。例如，假设存在名为OLD_CUDA_PATH的环境变量，可以运行以下命令删除它：

对每个需要删除的环境变量重复此步骤。注意，除非确定环境变量存在问题，否则不要轻易删除环境变量。

运行指令：

注意，如果此时报错：/bin/lesspipe: 1: /bin/lesspipe: basename: not found，可能是由于删除了PATH环境变量，请参考此链接。

运行env命令再次检查环境变量，确保旧的环境变量已成功删除。

有些同学可能直接通过下面的指令安装Pytorch：

这些指令都是不合适的，可能导致安装的PyTorch版本与CUDA版本不匹配。也有些同学访问Pytorch官网，看到安装指令之后直接复制粘贴，而没有进一步检查Pytorch与CUDA的匹配性。

更加推荐的安装方式是，访问Previous PyTorch Versions | PyTorch，找到与CUDA版本相符的Pytorch版本，再复制安装。

我没有遇到过这种情况，我也不推荐使用源代码编译PyTorch。如果排查到这一步依旧没有解决问题，建议首先更换Pytorch版本尝试（例如由conda安装改为pip安装）。如果依旧无法解决，再参照使用源代码编译PyTorch的相关文章。

为了避免这种情况，建议新建一个conda环境，在新的conda环境下安装Pytorch。

上面五点是博主根据个人经验与网上的相关文章总结的，如果有补充，欢迎同学们在评论区讨论。

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