AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，用CPU

当出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时，可以考虑使用CPU来运行代码。具体操作如下：

1.在代码中添加以下语句，将torch设备设置为CPU：

import torch
device = torch.device('cpu')

2.将代码中所有的tensor变量转换为CPU模式：

tensor = tensor.to(device)

3.如果使用了GPU相关的函数，需要将其替换为CPU版本的函数。

相关问题

cpu 运行AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

CPU（中央处理器）是计算机的核心组件之一，它负责执行计算机程序中的指令并处理数据。CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行指令并进行计算。

CPU的主要功能包括：
1. 指令执行：CPU通过解码和执行计算机程序中的指令来完成各种操作，如算术运算、逻辑运算、数据传输等。
2. 控制单元：CPU的控制单元负责协调和控制指令的执行顺序，确保程序按照正确的顺序执行。
3. 寄存器：CPU内部有多个寄存器，用于存储指令、数据和中间结果，以及控制和管理CPU的运行状态。
4. 缓存：CPU内部还有多级缓存，用于加快数据的读取和存储速度，提高CPU的运行效率。
5. 时钟：CPU通过时钟信号来同步各个部件的操作，确保它们按照统一的节奏工作。

关于你提到的错误信息"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"，这是由于你使用的Torch库没有启用CUDA支持导致的。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大计算能力加速深度学习等任务。如果你想在使用Torch时启用CUDA支持，你需要确保你的Torch版本是编译时启用了CUDA选项的，并且你的计算机上有支持CUDA的GPU。

使用cpu，但是AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当你使用PyTorch时，如果你的代码需要使用GPU，但是你的PyTorch没有编译启用CUDA，就会出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的错误。解决这个问题的方法是重新安装启用了CUDA的PyTorch版本，或者在代码中指定使用CPU而不是GPU。

如果你想使用CPU而不是GPU，可以在代码中添加以下语句：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'

这将禁用所有可见的CUDA设备，从而强制使用CPU。

如果你想重新安装启用了CUDA的PyTorch版本，可以按照以下步骤操作：

1. 确定你的CUDA版本。可以在命令行中输入以下命令来查看：

   nvcc --version

2. 打开PyTorch官方网站（https://pytorch.org/get-started/locally/）并选择适合你的操作系统、CUDA版本和Python版本的PyTorch版本。

3. 在命令行中使用pip安装下载好的PyTorch版本。例如，如果你下载了torch-2.0.1+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl文件，可以使用以下命令进行安装：

   pip install torch-2.0.1+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl