作用：首先检查CUDA是否可用，如果可用，则将默认张量类型设置为CUDA的浮点张量。

网上搜了大部分都说是重启解决，再者就是pytorch的版本和cuda版本不兼容，但我的image直接下载的就是docker hub中的pytorch/pytorch，不应该会出现版本不兼容的问题。接下来再去寻找其他的方式，最后试下来是要重装显卡驱动，回退版本（也有说只需重装就行，无需回退版本）现象：运行了torch.cuda.is_available()后显示。

Docker实例化容器后，报错：WARNING: The NVIDIA Driver was not detected.GPU functionality will not be available。

Docker实例化容器后，报错：WARNING: The NVIDIA Driver was not detected.GPU functionality will not be available。

检查自己的python版本、cuda版本、torch和 torchvision 版本是否兼容。例：cuda12.1，python 3.9，torchversion 0.16.0，win。例：cuda12.1，python 3.9，torch2.1.0，win。寻找对应的torch和 torchvision 版本下载地址。cd到下载目录下pip安装。安装前先卸载原有版本。