问题简述
笔者在安装了CUDA、cuDNN、Torch后，发现仍无法调用GPU；
print(torch.cuda.is_available())始终返回false，查阅了网上各种方法都无效；
NVIDIA控制面板
nvidia-smi
CUDA支持版本
检查了CUDA版本、cuDNN版本也都正确；
解决方案
直到一次偶然，我在Pycharm中检查torch版本时，
import torch
print(torch.__version__)返回的居然是：
x.x.x+cpu遂恍然大悟，我原来装了个CPU版本的torch！这里提醒小伙伴，不要直接在pycharm里的PyPI里装torch，这里装的只是CPU版本。
读者可以复制这段代码自查：print(torch.__version__)。如果返回也是CPU版本，那么笔者建议按照以下步骤正确装入GPU版本torch：
进入官网
选择对应的版本pip指令
复制pip指令安装torch
验证
import torch
from torch.backends import cudnn
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())结果：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-410736.html
返回True ~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-410736.html
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![[已解决]RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/782952-1.png)
