本教程介绍了如何解决pytorch 无法使用GPU 的问题，
问题描述：
之前我电脑已经安装好CUDA 10.1 的环境，驱动也是安装好的，安装了tensorflow-gpu ，并且可以正常使用tensorflow gpu 版来训练。今天有同学问我一些pytorch 的安装问题，我之前没有安装过，所以实践了一下，安装过程很顺利，找到官方网站，找到安装的地方，复制命令，使用anconda 进行了安装：
安装完成之后，我迫不及待的测试了一下是否安装成功和能否使用GPU：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
结果返回的结果是False，也就是不可以使用GPU版本的pytorch，这让人很烦。
问题解决思路
根据以往tensorflow安装时候的问题解决思路，我猜测可能是cuda版本和pytorch 的版本对不上，我仔细对照了半天，发现不是这里的问题。所以问题可能出在cuda 和 显卡驱动上面。
我输入命令：nvidia-smi，正常的话会输出显卡驱动的相关信息，但是这里报错了，报错信息为：
NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver
显卡驱动出问题了？ 那重装一下驱动应该就可以解决问题，但是在ubuntu上安装驱动有点繁琐，所以我又测试了一下tensorflow-gpu 版本是否可以使用，输入一下代码：
import tensorflow as tf
发现竟然没有报错，陷入僵局了，这一句话没报错驱动应该没问题啊，我开始查找问题的答案，百度搜索了一下这个报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver
最终得出的结论是就是显卡驱动坏了，我参考网上的解决办法，执行了以下命令，成功的解决了问题。
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首先安装 dkms
sudo apt-get install dkms -
然后查看自己驱动的版本
ls /usr/local输出结果如下：
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执行以下命令：
sudo dkms install -m nvidia -v 418.43注意命令后的版本要和上图中的版本一致！
验证是否生效
nvidia-smi 命令执行正常了。
验证pytorch：
问题成功解决了
后记
刚刚提到了一个奇怪的现象，显卡驱动不正常，tensorflow-gpu 竟然可以成功的import，但是后来经过测试发现，虽然没有报错，但是训练过程使用了CPU，没有使用GPU，运行的时候会报错说 GPU驱动没有运行之类的错误，然后使用CPU进行了训练（直观感觉就是慢了很多）。
为什么会出现显卡驱动坏了的情况？猜测是系统更新造成的，因为之前我使用tensorflow-gpu的时候是正常的，并且没有做任何的改动，所以很有可能是更新造成的损坏。
