已经装了带cuda的torch，还是报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

报错"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"表示你的torch库没有启用CUDA支持。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，可以利用GPU加速深度学习任务。

要解决这个问题，你需要确保以下几点：
1. 安装了正确版本的CUDA驱动程序。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你的显卡和操作系统的CUDA驱动程序。
2. 安装了与CUDA驱动程序相匹配的CUDA Toolkit。CUDA Toolkit包含了编译CUDA代码所需的库和工具。
3. 使用pip或conda安装了带有CUDA支持的torch库。你可以通过运行以下命令来安装：
- 使用pip：`pip install torch==版本号+版本号 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`
- 使用conda：`conda install pytorch==版本号 torchvision==版本号 cudatoolkit=版本号 -c pytorch`

如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，可能是因为你的torch版本与CUDA版本不兼容。请确保你安装的torch版本与你的CUDA版本匹配。

相关问题

.cuda()报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当在运行PyTorch代码时出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`，这意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA支持。你可以按照以下步骤操作：

1. 确认你的GPU支持CUDA并已正确安装了CUDA驱动程序。
2. 打开PyTorch官网，选择适合你的CUDA版本和Python版本的PyTorch版本。
3. 安装PyTorch，可以使用pip命令或者下载whl文件进行安装。
4. 确认PyTorch已正确安装并启用了CUDA支持，可以使用以下代码进行测试：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA已启用

如果你已经安装了正确版本的PyTorch并启用了CUDA支持，但仍然出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`，那么可能是因为你的PyTorch安装不完整或者存在其他问题。你可以尝试重新安装PyTorch或者查看PyTorch官方文档以获取更多帮助。

torch报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法

当出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时，需要安装CUDA和cuDNN并配置环境变量。具体步骤如下：

1.检查CUDA是否已安装，可以在终端中输入nvcc --version查看CUDA版本。如果未安装CUDA，则需要前往官网下载对应版本的CUDA并进行安装。

2.下载cuDNN，需要先注册NVIDIA账号，然后前往cuDNN下载页面下载对应版本的cuDNN。

3.将cuDNN解压缩到CUDA的安装目录中，例如/usr/local/cuda-11.3/。

4.配置环境变量，将CUDA和cuDNN的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中，例如：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:/usr/local/cuda-11.3/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5.重新编译PyTorch，使用以下命令：

python setup.py install

6.检查PyTorch是否已启用CUDA，可以在Python中输入以下代码：

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

如果输出True，则表示PyTorch已启用CUDA。