WIN10环境下深度学习中使用torch时无法启用GPU的一些坑_torch.linalg 为什么不能用gpu算

使用DeepCTR-zorch来进行深度学习时，

torch.cuda.is_available()

返回值总是false而导致无法使用GPU来进行计算。这对笔者这拥有号称卡皇1080Ti的人来说，简直太不爽了。于是网上找了找资料，发现都介绍的不全面，所以在看本文的时候，当你尝试了网上所说的驱动版本问题，CUDA版本问题，环境变量设置问题以及各种莫名其妙的版本问题后再来看本文，本文假定您基本已安装了其他所有该依赖的相关文件。

先说本文所使用的的环境

Python 3.9

CUDA V11.3  

下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuDNN

下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载完后注意依据文档，直接将解压后的三个目录，直接拷贝覆盖到CUDA安装路径下的同名目录即可。

===========================分割线===========================

Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64

下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/

Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

 

最后，使用conda安装tensorflow的GPU版本，注意不要使用PIP，可能引起版本冲突。

conda install tensorflow-gpu

OK，现在返回值是True了，再次跑一次程序，终于，GPU工作了