见过太多人一看到这个报错就去重装显卡驱动或者CUDA Toolkit，方向全错了。这行报错的意思很直白：你装的PyTorch是纯CPU版，压根没编进CUDA代码，所以它看不见你的显卡，跟驱动一点关系没有。
十有八九是某个自定义节点安装依赖的时候，pip从默认源拉了个CPU版的torch，悄悄把你原来的GPU版覆盖了。排查也简单，进环境跑一句print torch.
cuda.is_available()，False就是中招了。修复就是先卸载现在的torch，再从PyTorch官方索引装对应CUDA版本的wheel，portable包和手动venv都一样。
选wheel的时候按自己显卡对号入座，新出的50系卡对版本有额外要求，别照着老教程抄。整个过程三分钟，别折腾驱动了。
