device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误可能是因为你的PyTorch版本没有安装CUDA。如果你想在GPU上运行你的模型，你需要安装支持CUDA的PyTorch版本并且确保你的显卡支持CUDA。你可以尝试升级你的PyTorch版本或者重新安装一个支持CUDA的PyTorch版本。如果你不想使用GPU，你可以将第一行代码改为device = torch.device("cpu")。

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device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AttributeError: to

这个错误通常是因为您的`model`或`image`对象不是`torch.Tensor`类型，而`torch.Tensor`才有`to()`方法可以将它们移动到指定的设备上。解决这个问题的方法是将您的`model`和`image`对象转换为`torch.Tensor`类型，例如：

import torch

# 将model对象转换为torch.Tensor类型
model = torch.tensor(model)

# 将image对象转换为torch.Tensor类型
image = torch.tensor(image)

# 将model和image都移动到指定的设备上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
image.to(device)

在这个示例中，我们使用`torch.tensor()`函数将`model`和`image`对象转换为`torch.Tensor`类型，然后使用`to()`方法将它们移动到指定的设备上。如果您的`model`和`image`对象已经是`torch.Tensor`类型，则不需要进行转换操作。

如果您的`model`和`image`对象不是`torch.Tensor`类型，但是您无法将它们转换为`torch.Tensor`类型，则需要查看您的代码，以确定是否有其他方法可以将它们移动到指定的设备上。

为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

# 设备选择：如果有可用的cuda设备，则使用cuda:0，否则使用cpu
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 数据变换操作，包括图像大小调整、中心裁剪、转换为张量、归一化等
data_transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]
)

# 打开图像文件，显示图像
img = Image.open("./huanglongbing.JPG")
plt.imshow(img)

# 对图像进行数据变换
img = data_transform(img)
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

# 读取类别标签与索引的对应关系
try:
json_file = open('./class_indices.json', 'r')
class_indict = json.load(json_file)
except Exception as e:
print(e)
exit(-1)

# 加载预训练的resnet152模型，并载入预训练权重
model = resnet152(num_classes=38)
model_weight_path = "./resNet152.pth"
model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
model.eval()

# 使用载入的模型进行推理，并输出预测结果
with torch.no_grad():
output = torch.squeeze(model(img))
predict = torch.softmax(output, dim=0)
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()
print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())
plt.show()