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当在Windows上使用带PyTorch的CUDA时,图形处理器使用率显示为零

,可能存在以下原因和解决方法:

原因:

  1. 驱动程序问题:确保显卡驱动程序已正确安装,并且与PyTorch和CUDA版本兼容。
  2. CUDA安装问题:确保正确安装了适用于Windows的CUDA工具包,并且版本与PyTorch匹配。
  3. 硬件兼容性问题:确保您的显卡与PyTorch和CUDA兼容,并且支持GPU加速。
  4. 环境配置问题:确保在使用PyTorch之前正确设置了CUDA相关的环境变量。

解决方法:

  1. 检查驱动程序:访问显卡制造商的官方网站,下载并安装最新的显卡驱动程序。如果已安装最新驱动程序,请尝试回滚到先前版本或尝试其他稳定的驱动程序版本。
  2. 检查CUDA安装:确认您已按照官方文档的指示正确安装了适用于Windows的CUDA工具包。确保安装的CUDA版本与您所使用的PyTorch版本兼容。
  3. 确认硬件兼容性:在PyTorch官方文档或显卡制造商的网站上查找您的显卡型号,并确认其与PyTorch和CUDA的兼容性。
  4. 检查环境配置:确保在使用PyTorch之前,已正确设置了CUDA的环境变量。这包括将CUDA的安装路径添加到系统的环境变量中。

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  1. 云服务器(Elastic Compute Cloud,简称CVM):提供基于云计算的虚拟服务器实例,可用于搭建开发环境和运行应用程序。
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