torch.cuda.is_available()始终返回false

我试图用anaconda通过清华镜像下载pytorch为学习Deep Learning做准备，电脑显卡是MX250，系统为win10，Driver version为465.89，有CUDA11.3.55的driver

最开始下载的是CUDA11.3，又通过如下指令下载了pytorch1.6.0

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 pytorch 

输入torch.cuda.is_available()后，输出为false

学长提示我可能是CUDA版本过高不支持，查了一下CUDA11.3好像的确不支持pytorch1.6.0，所以换成了版本较低的CUDA10.2，并卸载了之前的CUDA11.3的三个组件

但是下载CUDA10.2以后，在命令行中输入

nvidia-smi

得到的结果是

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 465.89       Driver Version: 465.89       CUDA Version: 11.3     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   39C    P8    N/A /  N/A |     64MiB /  2048MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

表明CUDA的版本仍为11.3

我又输入

nvcc -V

得到的结果是CUDA版本为10.2

我不知道这样的差异为何会产生，但还是继续用下面命令下载pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 pytorch

pytorch版本仍为1.6.0，但torch.cuda.is_available()仍为false

后来怀疑自己的显卡，于是卸载了CUDA10.2，按照下面链接的教程安装CUDA10.1，重新安装anaconda和pytorch1.6.0

https://blog.csdn.net/weixin_40313940/article/details/104152125

这时在cmd输入

nvcc -V

显示CUDA版本的确为10.1

但是输入nvidia-smi得到的结果与上一次一样，依然显示CUDA版本为11.3

而且torch.cuda.is_available()的返回值仍然为false

请教：

1. 即使在卸载CUDA11.3，并多次更换不同版本CUDA后，输入nvidia-smi始终显示为上面的结果，是什么原因？是否与torch.cuda.is_available()=False有关？
2. torch.cuda.is_available()=False是否还有别的原因？还有什么可能的解决办法吗？

你的cudnn呢？这么没安装当然没用了

您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~

如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～

ps: 问答会员年卡【8折】购 ，限时加赠IT实体书，即可 享受50次 有问必答服务，了解详情>>>https://t.csdnimg.cn/RW5m