模型训练前必看：检查CUDA 11.0运行时依赖的五个步骤

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当`torch.cuda.is_available()`返回 False：一次 CUDA 11.0 运行时加载失败的完整解剖

你刚在服务器上配好 PyTorch，pip install torch==1.7.1+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，执行python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，结果输出False。再一查报错——ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: no such file。

别急着重装驱动或删 conda 环境。这个错误不是“找不到文件”，而是整个 GPU 计算栈某处悄悄断开了连接。它像一个沉默的警报器，提示你：驱动没说话、运行时没就位、链接器迷了路、框架没握手、设备没应答——五环相扣，缺一不可。

我见过太多团队花半天时间反复apt install nvidia-driver-470、conda install cudatoolkit=11.0、甚至重装 Ubuntu，最后发现只是/usr/local/cuda软链接指向了cuda-11.2，而 PyTorch 二进制里硬编码找的是libcudart.so.11.0。

下面这五个检查步骤，是我过去三年在高校超算中心、金融 AI 平台和边缘推理集群中反复验证过的诊断路径。它不教你怎么装 CUDA，而是帮你精准定位断裂点在哪一层。