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一、bug描述
在我刚刚发的【2024保姆级图文教程】深度学习gpu环境搭建：win11+cuda 11.7+pytorch1.12.1+anaconda 深度学习环境配置 文章中（跳转链接：）
在最后一步的时候出现了torch.cuda.is_available() = false的问题
截图如下：
当时快给我搞炸了，好不容易到最后一步了，那能怎么办，只能排查问题了。
二、分析可能的报错原因
出现这个问题的原因大致如下：
1、没有安装 cuda：确保你的系统上安装了与你的 pytorch 版本兼容的 cuda 版本。
2、没有安装 gpu 驱动：确保你的 gpu 驱动是最新的，并且与你的 cuda 版本兼容。
3、gpu 不支持：你的 gpu 可能不支持 cuda 或者不被 pytorch 支持。
4、pytorch 版本不兼容：你可能安装了一个不支持 cuda 的 pytorch 版本。确保你安装的是 cuda 版本的 pytorch。
5、cuda 运行时问题：cuda 运行时可能存在问题，尝试重新安装或更新 cuda。
6、环境变量未设置：cuda 相关的环境变量（如 cuda_home、path 等）可能未正确设置。
7、系统权限问题：在某些情况下，权限问题可能会导致 cuda 设备无法被访问。
8、cuda 版本与 gpu 不兼容：安装的 cuda 版本可能与你的 gpu 不兼容。
9、pytorch 安装问题：pytorch 安装可能存在问题，尝试重新安装。
所以现在给大家进行解决方案的汇总，洲洲也是亲自用了好几种方法才排查出来我的问题所在。
三、解决方案
方案一： 安装了cpu版本的torch
如果你是用的anaconda环境，那么用conda命令安装的pytorch，很有可能装的是cpu版本的，所以直接卸载就可以了。
使用命令卸载安装的cpu版本：
conda uninstall pytorch
然后重新安装下：去到这个地址下载：https://pytorch.org/get-started/locally/
注意你可以使用pip命令或者conda命令，我个人建议还是用一下pip命令，比较稳妥，因为大部分人都是用conda命令出现问题的。
然后安装好之后，再输入代码torch.cuda.is_available() 再看看问题是否解决了。
方案二： pytroch和cuda版本不对应
很多同学，一定是没有对应好版本！我感觉大部分人是这个问题，大家一定要仔细对照可用版本！
这里洲洲给大家放了对应版本截图。
ok，找到对应版本之后，还是刚刚那个地址，去下载。
去到这个地址下载：https://pytorch.org/get-started/locally/
大家找到对应的版本下载就可以了。
注意分清楚对应的命令哈。
然后就耐心等待下载就可以了。
ok，大功告成！
总结
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