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pattern-2026-07-27-GPU-CUDA验证

场景: Python项目中依赖GPU加速（PyTorch/CUDA），nvidia-smi显示GPU可用但实际torch安装的是CPU-only版本，导致运行时CUDA错误。环境检查不充分导致反复试错。

2026/07/27
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3
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Pattern

场景: Python项目中依赖GPU加速（PyTorch/CUDA），nvidia-smi显示GPU可用但实际torch安装的是CPU-only版本，导致运行时CUDA错误。环境检查不充分导致反复试错。

方法: 环境检查不只是pip list | grep torch，必须加上python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"。任何GPU依赖的模块在首次使用前必须实际验证CUDA可用性，不能假设。

边界: 适用于Python/CUDA生态。其他GPU框架（JAX/TensorFlow）需对应修改验证命令。纯CPU环境不适用。

来源: task-026 (混剪引擎V2.0) - 2026-07-27

📌 源：D:\个人文件\AI\Patterns\pattern-2026-07-27-GPU-CUDA验证.md
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