在配置完环境以后运行程序，程序正常运行但是GPU没有任务，此时判断程序没有在GPU上运行。调试步骤： 先查看cuda安装有没有问题：nvcc -V                                  可以看到cuda驱动等安装没有问题。 进程序去看.cuda()或者.todevice之类代码，看程序确实放在GPU上了，故排除 但是在查看代码是看到这里是一个and，参数args.no_cuda是设置的Flase，所以问题因为在torch.cuda.is_available()，没有获得cuda加速。 查看深度学习环境搭建torch.cuda.is_available()这里返回了

torch-1.7.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl pytorch 1.7.0的whl文件 适用于Linux 64系统 + Python 3.8环境

torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl jetson nx等使用,pytorch GPU版本

配合此博客使用https://blog.csdn.net/ShakalakaPHD/article/details/109411938，本着互联网精神，本资源不收取C币，如果发现需要C币可以私信告诉我你的邮箱。

jetson开发板所用的torch，花了好长时间才下载成功，放到上面，为需要者节省下载时间

pytorch1.9 python3.7 因为编译太过耗时 将编译出的包发出来备份分享

pytorch1.9 python3.8 因为编译太过耗时 将编译出的包发出来备份分享

jetson nano 安装 torch 百度链接：https://pan.baidu.com/s/1LCTBv9zQj3ERLx7InY-sOg 提取码：1111 官网：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-8-0-now-available/72048 nvidia 推出pytorch docker 镜像,可以看看，

arm架构, python3.6 torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

pytorch1.6+torchvision0.7.0 python3.7 windows 64位（需要其他版本，可补充）