这是由于CUDA环境未正确配置，或未安装CUDA版本的PyTorch所致。请按以下步骤排查：

1. 确认NVIDIA显卡驱动已安装：打开命令提示符，运行 nvidia-smi，查看驱动版本和CUDA版本（应支持12.x）。
2. 安装CUDA 12.8和cuDNN 9.11：如未安装，请按照文档安装。安装后确保环境变量 CUDA_PATH 指向CUDA安装目录，并将 %CUDA_PATH%\bin 和 %CUDA_PATH%\libnvvp 加入PATH。

3. 重新安装CUDA版PyTorch：在当前虚拟环境中运行：

   pip uninstall torch
   pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

   之后再运行 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 应返回 True。

请查阅相关文档：

• Windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU加速配置

不安装CUDA 12.8和cuDNN 9.11这两个版本可以吗

可以，但软件内置的CUDA支持版本是12.8，cuDNN要求9.11及以上。使用其他版本可能会无法识别显卡，或运行时报错（如CUBLAS错误）。如果你不想安装这两个特定版本，也可以选择不启用GPU加速，但语音识别速度会极慢（仅靠CPU）。建议严格按照文档安装指定版本，以确保正常使用。

相关文档：

• Windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU加速配置

无法查看图片内容，请描述截图中的具体报错信息，或从 logs/ 文件夹中复制最新的日志底部30行内容发送给我分析。

logs/ 文件夹怎么调出来

在 pyVideoTrans 软件安装目录下，找到 logs 文件夹（与 sp.exe 同目录）。进入后里面会有以当前日期命名的 .log 文件，复制底部约30行内容发给我即可。

C:\Users\21261>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2026 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Mar_19_22:28:55_Pacific_Daylight_Time_2026
Cuda compilation tools, release 13.2, V13.2.78
Build cuda_13.2.r13.2/compiler.37668154_0

ifndef CUDNN_VERSION_H_

define CUDNN_VERSION_H_

define CUDNN_MAJOR 9

define CUDNN_MINOR 21

define CUDNN_PATCHLEVEL 0

你的CUDA版本为13.2，cuDNN版本为9.21.0，均高于软件要求的版本，环境本身是满足条件的。
问题在于你当前虚拟环境中安装的PyTorch是CPU版本（2.7.1+cpu），导致 torch.cuda.is_available() 返回 False。

解决方案：在虚拟环境中重新安装CUDA版本的PyTorch。执行以下命令：

pip uninstall torch
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

（cu128 表示CUDA 12.8，官方已支持13.x，也可尝试 cu124）
安装完成后，再次运行 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，应返回 True。
之后在软件主界面务必勾选“CUDA加速”，即可正常使用GPU加速。

请查阅相关文档：

• Windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU加速配置

给我详细方法

以下是详细步骤（基于你当前已激活的虚拟环境 .venv）：

1. 激活虚拟环境

在 cmd 中进入你的软件目录（E:\AI_Tools\pyvideotrans），然后执行：

.venv\Scripts\activate

出现 (venv) 前缀即表示激活成功。

2. 卸载当前 CPU 版 PyTorch

执行：

pip uninstall torch -y

3. 安装 CUDA 版 PyTorch（支持你的 CUDA 13.2）

执行：

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

cu128 是 PyTorch 官方为 CUDA 12.8 编译的版本，完全兼容更高版本（如你的 13.2）。若遇到网络慢，可添加 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 国内镜像，但需注意镜像源可能不包含 cu128 的索引，建议保持默认源或使用清华源（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）并在后面加上 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128。

4. 验证 GPU 是否可用

执行：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

正确输出应为 True。

5. 启动软件并勾选 CUDA 加速

• 关闭当前 cmd 窗口。
• 双击 sp.exe 启动软件。
• 在主界面找到 “CUDA加速” 复选框（位于“网络代理”下方），务必勾选上。
• 然后进行语音识别即可调用 GPU。

如果安装过程中出现 SSL 错误，可以临时用国内镜像先安装 torch 的基础包，再补充 CUDA 支持（不推荐，建议用官方源）。也可参考文档：

• Windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU加速配置

无法查看图片内容，请描述截图中的具体报错信息，或从 logs/ 文件夹中复制最新的日志底部30行内容发送给我分析。

Microsoft Windows [版本 10.0.26200.8037]
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。

E:\AI_Tools\pyvideotrans>python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in

import torch; print(torch.cuda.is_available())
^^^^^^^^^^^^

ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

E:\AI_Tools\pyvideotrans>

问题在于你直接使用了系统自带的 Python，而没有激活 pyVideoTrans 的虚拟环境（.venv），因此找不到 torch 模块。请按以下步骤操作：

1. 激活虚拟环境
   在 cmd 中进入你的软件目录 E:\AI_Tools\pyvideotrans，然后执行：

   .venv\Scripts\activate

   出现 (venv) 前缀表示激活成功。

2. 确认 Python 来自虚拟环境
   执行 where python，应显示类似 E:\AI_Tools\pyvideotrans\.venv\Scripts\python.exe 的路径。

3. 重新安装 CUDA 版 PyTorch（如果之前卸载了 CPU 版，现在需要安装）
   执行：

   pip uninstall torch -y
   pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

4. 验证 GPU 可用
   执行：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

   应返回 True。

之后启动 sp.exe 并勾选“CUDA加速”即可。

请查阅相关文档：

• Windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• GPU加速配置

(pyvideotrans) E:\AI_Tools\pyvideotrans>python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True

(pyvideotrans) E:\AI_Tools\pyvideotrans>

CUDA 已成功启用。现在启动 sp.exe，在主界面勾选“CUDA加速”，即可正常使用 GPU 进行语音识别。

怎么查有没有接入显卡

在软件主界面勾选 CUDA加速 后，开始语音识别（如 faster-whisper）时，你可以打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc）-> 性能 -> GPU，观察 GPU 利用率是否上升。如果 GPU 有负载，说明正常调用了显卡。也可以查看 logs 日志，搜索 “CUDA” 确认有相关提示。