pytorch训练模型时，检测不到GPU（机器本身包含GPU）
CPU/GPU简介
CPU专为串行处理设计，擅长处理顺序任务。
适用场景：
小规模模型、轻量级推理、数据预处理
GPU专为并行计算设计，适合高吞吐量的简单重复计算。
适用场景：
大规模神经网络训练、批量推理
问题分析
机器本身包含GPU的配置，但是训练模型时检测不到GPU，可以参考以下步骤解决：
确认GPU硬件和驱动（检查机器 NVIDIA GPU）
nvidia-smi如下图中查看到的 CUDA 版本是12.7：
验证 CUDA 与 PyTorch 兼容性
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 如果返回 True，则表示有可用 GPU
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出 GPU 名称，确认是否是你的 （RTX 4060）
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)如果机器存在GPU，但就返回false，很可能的原因是安装库的时候使用的是清华镜像源，导致下载的是对应CPU版本的torch和torchvision，而不是GPU版本（我自己就是这种情况），卸载重装即可。
解决方法
卸载
torch,torchvision
pip uninstall torch torchvision进入pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/，根据机器配置选择对应版本，执行命令再次安装：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126再次验证 CUDA 与 PyTorch 兼容性，即可训练模型。
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