PyTorch CUDA设备不可用错误解决方案

本文提供了PyTorch CUDA设备不可用错误的全面解决方案。主要内容包括：1) 快速解决方法（强制加载到CPU）；2) 根本解决方案（检查修复GPU环境）；3) 最佳实践（使用state_dict方式）。文章还涵盖特殊设备处理（AMD显卡和Apple M芯片）、完整解决方案代码、预防措施和常见问题排查。关键建议是使用state_dict方式保存和加载模型，以确保最佳兼容性。适用于遇到PyTor

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2026年AI工具栈搭建完整指南：直击Python 3.13、PyTorch 2.6与Triton 3.0协同失效痛点，提供企业AI中台兼容性修复方案、版本降级策略及容器化隔离实践。覆盖模型训练、推理部署全链路，保障生产环境稳定性，值得收藏。