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torch.cuda.is_avaiable返回False，nvidia-smi不工作

torch.cuda.is_available返回False，nvidia-smi不工作的原因可能是以下几种情况：

缺少NVIDIA显卡驱动：torch.cuda.is_available函数需要正确安装并配置NVIDIA显卡驱动才能正常工作。您可以通过访问NVIDIA官方网站获取适用于您的显卡型号的最新驱动程序，并按照官方指南进行安装和配置。
CUDA版本不匹配：torch.cuda.is_available函数需要与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。请确保您安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。您可以在PyTorch官方网站上找到与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本，并按照官方指南进行安装。
缺少CUDA工具包：torch.cuda.is_available函数需要正确安装和配置CUDA工具包才能正常工作。请确保您已正确安装并配置了与您的CUDA版本相匹配的CUDA工具包。您可以在NVIDIA官方网站上找到与您的CUDA版本相匹配的CUDA工具包，并按照官方指南进行安装和配置。
硬件兼容性问题：torch.cuda.is_available函数需要您的显卡与CUDA兼容。请确保您的显卡与CUDA兼容，并且支持CUDA加速。您可以在NVIDIA官方网站上查找您的显卡型号以获取详细的兼容性信息。

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关于python中显存回收的问题

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linux中blacklist.conf解读

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腾讯云GPU服务器初体验：从零搭建Pytorch GPU开发环境

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【踩坑】解决运行一段时间GPU计算后忽然变得很慢

问题复现视频演示：【踩坑】GPU运算使温度升高导致计算性能下降_哔哩哔哩_bilibili 发现问题 1、运行监控指令： nvidia-smi dmon -i 00000000:41:00.0 -s...60-75°C - 正常工作温度，GPU性能发挥良好且寿命长。 75-85°C - 开始偏热，但性能基本无影响，如果长时间在此范围可能缩短服务寿命。 85-95°C - 极限工作温度，性能会受影响。...所以总体来说，如果GPU显卡长期工作在85°C以上高温，会明显缩短GPU的平均使用寿命，从1-3年不等，同时也影响其锁定频率和稳定性能输出，建议尽量降低和控制工作温度。...temperatures.append(f'GPU {gpu_id}: {temp}°') if temp > temp_threshold: all_below_threshold = False...if line.startswith('#'): continue # 跳过表头行 skip_header = False

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