阐明：torch.cuda.is_available() 这个指令的作用是看你电脑的 GPU 是否被 PyTorch 调用。
如果返回的后果是 False，能够依照以下过程进行排查。
Step1：确认硬件反对，确认你的 GPU 是否反对 CUDA（是否反对被 PyTorch 调用）
1. 确定计算机中是否是独立显卡，是否是 NVIDIA 显卡。能够从 工作管理器 或者 设施管理器 来查看显卡的型号。
- 工作管理器 -> 性能 ->GPU：
- 我的电脑 -> 属性 -> 设施管理器 -> 显示适配器：
有“NVIDIA GeForce 840M”字样信息示意有独立显卡。
2. 去 NVIDIA 官网 查看其中是否有你的显卡型号，如果有，则阐明你的显卡是反对被 PyTorch 调用的。
Step2：查看显卡驱动版本并更新。
1. 关上命令行，输出 nvidia-smi，查看本人的“Driver Version”
注：如呈现如下报错：
'nvidia-smi' 不是外部或外部命令，也不是可运行的程序 请参考文末“可能遇到的问题”进行解决。
一般而言，不同版本的 CUDA 要求不同的 NVIDIA 驱动版本, 同时显卡驱动版本要不低于 CUDA 的装置版本。
CUDA 对显卡驱动版本要求如图：
比方我装置的是 PyTorch 1.5 + CUDA 9.2 版本，要求电脑的显卡驱动大于 398.26。
2. 如果驱动版本太低，在官网，下载对应的最新驱动并装置更新。
抉择相应的显卡型号，操作系统，下载类型和语言默认。其中的 Notebooks 是指笔记本。
之后，点击搜寻，下载最新驱动后，依照指引进行装置即可。
Step3：验证驱动版本及 GPU 是否可调用。
1. 再次在终端窗口输出 nvidia-smi，查看最新的版本是否装置胜利。
2. 进入 python 环境：
conda activate pytorch
python3. 在 python 环境中：
import torch
torch.cuda.is_available() 查看返回后果是否是 True
可能遇到的问题：
1. 执行 ’nvidia-smi’ 命令时提醒 ’nvidia-smi’ 不是外部或外部命令，也不是可运行的程序
起因：因为它找不到该命令。这个文件是一个 exe 文件，个别都在上面这个文件夹中。
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
所以想要应用该命令必须要能失去这个文件夹，能力执行。
解决：增加环境变量
我的电脑 -> 右键 -> 属性 -> 高级零碎设置 -> 高级 -> 环境变量 -> 零碎变量 ->path-> 编辑 -> 新建 -> 拷贝 nvidia-smi.exe 文件所在门路（个别为 C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NVSMI）
参考：
https://www.cnblogs.com/zhouz…
https://blog.csdn.net/shuiyix…
https://docs.nvidia.com/cuda/…