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为了解决“cudnn_is_available()”未定义的问题，可以按照以下步骤进行排查和纠正：
确认CUDA安装：首先确保NVIDIA CUDA toolkit已正确安装。打开控制面板中的“程序”部分，查看CUDA toolkit是否已安装。
检查附加依赖项：在Visual Studio的属性页中，确保在工具选项中的附加依赖项中包含所有必要的库，特别是那些与PyTorch和CUDA相关的库文件，例如_CoreUtils库或其他依赖项。
验证头文件路径：检查C++代码中引用的一切头文件（如 <torch/cuda.h> 和标准库头文件）是否是正确的路径，并符合项目的包含目录设置。
设置环境变量：确保CUDA的bin和lib路径已被正确添加到系统环境变量中，通常是PATH和LD_LIBRARY_PATH变量。
检查CUDNN版本：确保安装了CUDNN 7.6及以上版本，因为PyTorch可能需要相应的CUDNN版本支持。
验证PyTorch版本：检查PyTorch安装的版本是否与基于CUDA的版本相兼容。例如，PyTorch 2.x可能与CUDA 11.x兼容，而旧版本可能不兼容。
重新生成项目并检查错误：在Visual Studio中，清理现有项目并重新生成项目，以检测任何潜在的构建错误和错误信息。
通过以上步骤，逐一排查各个可能导致问题的因素，能够有效定位并解决“cudnn_is_available()”无法解析的错误，最终确保PyTorch在C++项目中的正确运行。
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