torch.cuda.is_available()导致False的原因是pytorch和cudatoolkit版本之间的不兼容。
截至2022年6月，当前版本的pytorch与cudatoolkit=11.3兼容，而当前的cuda工具包版本= 11.7。Source
解决方案：
1.卸载Pytorch进行全新安装。如果不强制安装（使用pip install --upgrade --force-reinstall <package_name>），则无法在新版本之上安装旧版本。
1.运行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch安装pytorch。
1.从https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive安装CUDA 11.3版本。
你可以走了

torch.cuda.is_available ()也有false。
但将Nvidia驱动安装到最新版本436.48时，显示True。我之前更新了Pytorch到1.2.0。Windows 10和Anaconda

1.使用apt-get安装CUDA 9.1，请按照此链接中的说明操作：
https://cryptoandcoffee.com/mining-gems/cuda-9-0-install-ubuntu-16-04-apt-get/
1.使用pip安装PyTorch：

pip install torchvision ( this will install both torch and torchvision )

1.重启
现在试试：

~$ python -c 'import torch; print torch.cuda.is_available()'

我也看到了这个问题。原因是Pytorch使用的CUDA版本与安装的Nvidia驱动程序不同步。正如Joe的回答一样，解决方案是更新Nvidia驱动程序。其他一些需要注意的重要背景信息：

• 每个CUDA版本都需要最低的Nvidia驱动程序版本（请参阅此处的兼容性表）。
• 您可以使用nvidia-smi检查您的Nvidia驱动程序版本。
  *Pytorch预装了一个CUDA版本，可能与您计算机上安装的版本不同。
• 手动安装的CUDA版本是运行nvidia-smi时显示的版本。即使您的驱动程序版本与此CUDA版本兼容，也可能与Pytorch CUDA版本不兼容。
• 您可以通过在ipython或Python程序中打印torch.version.cuda变量来获取Pytorch CUDA版本。这是确定所需Nvidia驱动程序版本的版本。

我的解决方案是使用pip而不是conda重新安装pytorch

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

而不是

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

(Don不介意上面的 Torch 版本差异;这只是为了说明。）