如何在Jupyter Notebook中启用GPU？PyTorch无法检测GPU求助

错误情况 #

运行torch.cuda.is_available()和torch.cuda.current_device()时提示“Torch cuda not found”，错误截图如下：

设备配有两块GPU，任务管理器能识别GPU，但PyTorch无法检测。

排查与解决步骤 #

• 检查PyTorch与CUDA版本兼容性

  1. 在Notebook中执行torch.version.cuda，查看当前PyTorch绑定的CUDA版本
  2. 打开命令提示符运行nvidia-smi，查看驱动支持的最高CUDA版本（右上角标注）
  3. 若版本不匹配，卸载现有PyTorch后重新安装对应版本：
     • 适配CUDA 11.8：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
     • 适配CUDA 12.1：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

• 确认Jupyter Notebook的运行环境

  1. 在Notebook中执行!pip list，检查PyTorch是否在当前环境的包列表中
  2. 若不在，将安装了PyTorch的虚拟环境添加为Jupyter内核：
     • 激活虚拟环境后执行pip install ipykernel
     • 再执行python -m ipykernel install --user --name=你的环境名称，之后在Jupyter中切换到该内核

• 验证NVIDIA驱动与CUDA Toolkit状态

  1. 运行nvidia-smi，确保能正常显示GPU信息，若提示命令不存在则需重新安装NVIDIA驱动
  2. 若驱动正常但仍无法检测，可安装对应版本的CUDA Toolkit（仅需勾选CUDA Runtime组件，无需完整安装）

• 检查GPU占用情况

  1. 打开任务管理器的“性能”标签，查看GPU使用率
  2. 若GPU被其他进程占用，关闭相关进程后重启Jupyter，再次测试torch.cuda.is_available()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stackQueue