torch.cuda.is_available（）を解くと常にFalseが返されます形而上学の1つの方法

Solve Torch Cuda Is_available Always Return False One Method Metaphysics

TensorFlow（keras）を使用していくつかの作業を完了しました。これは、達成するためにpytorchを使用した多くの論文モデルが、ありそうもないコードを読み取れないためです。この休暇を取るだけで、流行の波の理由は家に出ることはできません、pytorchについて学びます。

ゲームにはノートブックのGeForce1050グラフィックカードが付属しています。GPUが利用可能ですが、白ではないと思います。最初にGPUバージョンをインストールします。しかし、私はすべてのオンラインメソッドに従いました。torch.cuda.is_available（）は常にFalseを返します。私は軽度の強迫性障害を持っています、睡眠は取り除くことではありません。

まず、私がしていることの作業順序について話します。あなたは参照を持つことができるかもしれません。 （システム：WIN10）

1.CUDAをインストールします
ここには他にも多くの品質に関する注意事項がありますが、詳細は説明しません。私自身のマシンはCUDA10.2をサポートしていますが、CUDA10をインストールしたので、通常はダウンバージョンでサポートされているはずです。正しくインストールされているcmdでnvcc-Vをノックして表示することができます。

以下のNVIDIA-smiコマンドのスクリーンショット。フィーリングは問題ありません、ドライブバージョンも高価です。

2.対応するバージョンのpytorchをインストールします
確かに最初の公式ウェブサイトのインストールが考えられます。 conda + =清華ソースを迅速に再開します。これが私自身の穴です。

3.cudnnなどをインストールします。
同様に、多数の教育ポスト。私はいつも負けて、必死で、それをインストールするという考えを持ってみてください、その結果、卵はありません。

レイダースは、この問題の主な理由は、ドライバーが正しくインストールされていないことであると述べました。しかし、私自身の状況は満たされていません。
検索中の多数の記事は役に立たなかった。 私はつまずきました。コマンドを使用して、公式Webサイトconda、実際にはすべてのCPUバージョンをダウンロードします。

condaをどのように使用しようとしても、CPUのすべてのバージョンをダウンロードします。問題の清華の原因は？ ？結局のところ、私は1つの白を知りません。 。

condaは使用できないため、pipを使用してください。公式ウェブサイトのpipコマンド、わからないが私の問題ではありません。さまざまなソースを使用しても、速度が非常に遅いため、中断されます。700M+彼はただ延期します。ローカルダウンロード方法を使用しても無力です。
ここでは、独自のバージョンと一致するpytorch-cudaバージョン、torchvisionバージョンのダウンロードを探しています。
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
（同じ低速！....しかし、aの下でかろうじて壊れることはありません）

pip install xxx（ダウンロードしたファイル名）をダウンロードした後、インストールできます。

次は奇跡を目撃します。しかし、奇跡はそれがどのように起こったかです、コンダなぜCPUバージョンの下でのみ、私は完全に理解していませんでした。生徒たちを謙虚に導き、アドバイスを求めるすべての偉大な神を歓迎します。