torch.cuda.is_available()がFalseでGPUを使えないときの対処

GPUマシンなのに、PyTorchがGPUを認識しない。

import torch
print(torch.cuda.is_available())   # False になってしまう

原因の大半は2つ。CPU版のtorchを入れてしまったか、torchが想定するCUDAバージョンと環境が合っていないかだ。

まず入っているtorchを確認する

import torch
print(torch.__version__, torch.version.cuda)

torch.version.cuda が None と出たら、それはCPU版だ。GPUは使えない。バージョン名に +cpu が付いている場合も同じ。

ターミナルでGPUとドライバを確認する。

nvidia-smi

ここでGPUが見えていれば、ハードとドライバは問題なし。あとはtorch側の問題に絞れる。

pytorch.org が、環境に合うインストールコマンド（CUDAバージョン指定の index-url 付き）を提示してくれる。それに従って入れ直すのが確実だ。CPU版をうっかり入れると今回の状態になるので、CUDA版を明示して入れる。

# 例（CUDAバージョンは自分の環境に合わせる。公式サイトでコマンドを確認）
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121