我的电脑没有gpu，运行代码：model.cuda()出现了下述错误：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，请问该怎么修改

出现这个错误是因为你的PyTorch没有编译启用CUDA支持。你需要重新安装PyTorch，并确保在安装时使用了CUDA支持。

具体操作步骤如下：

1. 在PyTorch的官方网站（https://pytorch.org/get-started/locally/）选择适合你的系统和CUDA版本的安装命令。

2. 执行安装命令，确保在安装时开启了CUDA支持。

3. 安装完成后，重新运行你的代码，应该就可以成功执行model.cuda()了。

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运行代码：model.cuda()出现了下述错误：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，请问该怎么修改

这个错误提示表明当前的PyTorch版本没有启用CUDA。您需要安装启用了CUDA的PyTorch版本，并确保您的计算机也支持CUDA。

可以通过以下命令检查您的PyTorch版本是否支持CUDA：

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

如果输出为False，则说明您的PyTorch版本没有启用CUDA。您需要卸载当前版本的PyTorch，然后重新安装启用了CUDA的版本。

您可以使用以下命令安装启用了CUDA的PyTorch版本：

# 安装最新版本的PyTorch（支持CUDA）
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

注意：这里的“cu111”表示适用于CUDA 11.1版本的PyTorch版本，如果您的计算机上安装的CUDA版本不同，则需要相应地更改“cu111”。

安装完成后，再次运行您的代码，应该就可以成功执行model.cuda()了。

如果电脑中只有CPU，没有cuda出现了这样的错误，raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为PyTorch没有编译CUDA支持。如果你想在CPU上运行代码，可以使用以下代码将模型从GPU转移到CPU上：

model.to('cpu')

这将把模型参数从GPU内存复制到CPU内存。如果你想在GPU上运行代码，你需要安装CUDA并使用支持CUDA的PyTorch版本。