PyTorch无法检测到RTX 2070 GPU，torch.cuda.is_available返回False求助

核心原因 #

安装的PyTorch为CPU编译版本，未绑定CUDA运行时组件，因此即便系统与conda环境中存在可用CUDA环境，PyTorch也无法识别GPU。torch.version.cuda返回None是该问题的典型特征。

分步解决步骤 #

• 第一步：彻底卸载当前环境中已安装的PyTorch相关组件
  依次执行以下命令：

  # 卸载conda安装的PyTorch相关包
  conda remove pytorch torchvision torchaudio cpuonly
  # 卸载pip安装的PyTorch相关包，避免多渠道安装冲突
  pip uninstall torch torchvision torchaudio
  

• 第二步：重新安装对应CUDA版本的PyTorch
  针对PyTorch 1.10 + CUDA 11.3 + Windows 10环境，执行官方适配的conda安装命令：

  conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
  

  若使用pip安装，需指定带cu113标识的版本，使用PyTorch官方源执行安装即可。
  注意：不要使用未经官方适配的第三方镜像源安装，部分镜像源会默认推送CPU版本PyTorch导致问题复现
• 第三步：安装完成后验证
  进入Python交互环境执行以下命令验证：

  import torch
  # 预期输出11.3，不再返回None
  print(torch.version.cuda)
  # 预期输出True
  print(torch.cuda.is_available())
  # 预期输出1
  print(torch.cuda.device_count())
  

异常排查补充 #

如果执行上述步骤后问题仍存在，按以下顺序排查：

1. 确认执行测试时已激活对应安装PyTorch的conda环境，未切换到其他默认环境
2. 检查系统环境变量中CUDA_PATH指向CUDA 11.3的安装目录，且%CUDA_PATH%\bin、%CUDA_PATH%\libnvvp已加入系统Path变量
3. 确认NVIDIA显卡驱动版本≥465.19.01，符合CUDA 11.3的最低驱动要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者log