torch.cuda.is_AVailable()はfalseの解決方法を返します

pytorchを使用すると、torch.cuda.is_に遭遇することがあります.available()がfalseを返す問題は、一般的にこれが発生するのは、ドライバがインストールされていないためです.解決策は次のとおりです.
1、nvidiaの対応するドライババージョンと対応するcudaとcudnnをインストールします.

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-396

#    
sudo apt install nvidia-396-dev

nvidia-396が見つからない場合があります.

sudo apt search nvidia

ライブラリにnvidia-396のバージョンがないことがわかりました.この場合、nvidia-384のバージョンをインストールできます.

sudo apt install nvidia-384

しかし、このバージョンではcuda 9.1はサポートされていないようですが、cudaバージョンとサポートされていない問題があれば、nvidia公式サイトに直接ドライバをダウンロードしてインストールすることをお勧めします.
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
Cudaとcudnnはcondaを直接使用してインストールできます. 問題が発生した場合は、関連するドキュメントを参照してください.ここでは説明しません.

conda install cudatoolkit

2、nvidia-cuda-toolkitをインストールしてnvccを使いやすい

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

nvcc-Vにぶつかったら システムが実際にインストールしたバージョンとは異なるバージョンの問題が表示されます.
https://zhuanlan.zhihu.com/p/48641682
一般的に駆動の正確な取り付けを行うと、gpuで計算できます.