在Ubuntu20.04上安装适当版本的CUDA和CuDNN后，torch.cuda.is_available()返回FALSE
在Ubuntu 20.04上安装适当版本的CUDA和CuDNN后，torch.cuda.is_available()返回FALSE的可能原因有以下几点：
- CUDA和CuDNN版本不匹配：CUDA和CuDNN需要与PyTorch版本相匹配。请确保安装的CUDA和CuDNN版本与您使用的PyTorch版本兼容。您可以在PyTorch官方网站上查找CUDA和CuDNN与PyTorch版本的兼容性矩阵。
- CUDA驱动未正确安装：CUDA需要正确安装相应的显卡驱动。请确保您的显卡驱动已正确安装并与安装的CUDA版本兼容。您可以通过在终端中运行
nvidia-smi命令来检查显卡驱动是否正确安装。 - CUDA环境变量未设置：在安装CUDA时，需要设置相应的环境变量。请确保您已正确设置
PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量，以便系统能够找到CUDA相关的库和可执行文件。 - CuDNN库未正确安装：CuDNN是加速深度学习计算的库，需要与安装的CUDA版本相匹配。请确保您已正确安装并配置了相应版本的CuDNN库。
- 缺少依赖项：在安装CUDA和CuDNN之前，可能需要安装一些依赖项。请确保您已安装了所需的依赖项，例如gcc、g++等。
如果torch.cuda.is_available()返回FALSE，您可以按照以下步骤进行排查和解决：
- 检查CUDA和CuDNN版本是否与PyTorch版本兼容，并重新安装适当版本的CUDA和CuDNN。
- 检查显卡驱动是否正确安装，并确保与安装的CUDA版本兼容。
- 检查CUDA环境变量是否正确设置，包括
PATH和LD_LIBRARY_PATH。 - 检查CuDNN库是否正确安装，并确保与安装的CUDA版本相匹配。
- 确保安装了所需的依赖项，例如gcc、g++等。
如果问题仍然存在，您可以参考腾讯云的相关文档和支持资源，以获取更多关于CUDA和CuDNN安装的指导和帮助。
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