torch.cuda.is_available()返回False的问题原因及解决方案问询

• 核心原因：你当前安装的是CPU专属版本的PyTorch，从torch.version返回的1.9.0+cpu标识可直接确认，CPU版本PyTorch本身不包含CUDA相关组件，无法调用GPU，因此torch.cuda.is_available()固定返回False。
• 次要兼容问题：即使后续安装带CUDA支持的PyTorch，你当前使用的1.9.0版本PyTorch官方最高仅支持CUDA 11.1，和你本地安装的CUDA 11.4版本不匹配，也会导致返回False。

• 第一步：卸载现有CPU版本PyTorch相关组件
  pip环境执行命令：pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
  conda环境执行命令：conda uninstall -y pytorch torchvision torchaudio cpuonly
• 第二步：安装适配CUDA版本的PyTorch，二选一即可：
  方案A（不用改动现有CUDA 11.4环境）：安装支持CUDA 11.3及以上的PyTorch版本，CUDA 11.4可向下兼容CUDA 11.3的PyTorch包，安装命令示例：
  pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
  方案B（必须保留PyTorch 1.9.0版本）：将本地CUDA版本降级到11.1，再安装对应CUDA 11.1的PyTorch 1.9.0版本。
• 第三步：验证是否修复
  安装完成后执行命令：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，返回True即为修复成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YFrite