pytorch配置问题

Cuda12.2 Python3.10 在命令行torch.cuda.is_available可以true 在py charm就False是什么原因啊

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/783398
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：[pytorch] torch.cuda.is_available() False 解决方法
• 你还可以看下pytorch参考手册中的 pytorch torch.cuda
• 除此之外, 这篇博客: pytorch的问题：解决引用torch，但torch.cuda.is_available() 返回false中的 但是 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• conda安装pytorch国外的镜像容易报错安装不上，得配国内的镜像，有很多文章教。但是我觉得镜像麻烦，明明可以直接pip配为什么这么多人推荐的方法都是改镜像，如图画篮圈的地方选了pip，然后复制划红线的内容安装pytorch即可。
  
  然后conda list 查看
  
  我的是这几个都与CUDA版本“对齐”就torch.cuda.is_available()返回true了。奈斯！

如果在命令行中运行torch.cuda.is_available()返回True，而在PyCharm中返回False，可能有以下几个原因：

CUDA路径配置：PyCharm在运行Python代码时可能使用不同的环境变量或配置。确保PyCharm中的环境配置正确，包括CUDA的路径设置。你可以在PyCharm的项目配置中检查环境变量、CUDA路径和CUDA版本是否正确设置。

Python解释器配置：PyCharm可能使用不同的Python解释器来运行代码。确保PyCharm中的Python解释器与命令行中使用的解释器版本相同，并且已正确安装了与CUDA版本兼容的PyTorch库。

GPU驱动和PyTorch版本兼容性：某些GPU驱动版本可能与特定的PyTorch版本不兼容，导致在PyCharm中无法正确识别GPU。确保所使用的GPU驱动版本与PyTorch版本兼容。你可以尝试更新GPU驱动或降级PyTorch版本来解决兼容性问题。

PyCharm配置问题：有时PyCharm的配置文件可能存在问题，可能会导致与GPU相关的功能无法正常工作。尝试清除PyCharm的配置缓存或重新安装PyCharm，以解决潜在的配置问题。

硬件兼容性问题：某些情况下，特定的硬件组合可能导致在某些环境中无法正常识别GPU。如果你的硬件组合与PyCharm不兼容，可能需要考虑其他开发环境或调整硬件配置。