如何解决Torch not compiled with CUDA enabled
时间: 2023-11-09 09:03:23 浏览: 39
要解决Torch not compiled with CUDA enabled的问题,需要重新安装Torch并启用CUDA支持。具体步骤如下:
1. 确认你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。
2. 卸载已有的Torch版本。
3. 从官网下载最新版本的Torch,并按照官方文档的指引进行安装。
4. 在安装过程中,确保选择了CUDA支持选项。
5. 安装完成后,打开终端并输入以下命令,确认CUDA是否已经启用:
```
$ th
> require 'cutorch'
> print(cutorch.getDeviceProperties(cutorch.getDevice()))
```
如果输出了GPU的相关信息,则说明CUDA已经成功启用。
相关问题
CPU怎么解决Torch not compiled with CUDA enabled
要解决"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误,您可以按照以下步骤在CPU上运行PyTorch代码:
1. 首先,确保您已经安装了CPU版本的PyTorch。您可以使用以下命令安装PyTorch:
```shell
pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
2. 确保您已经卸载了之前安装的任何与CUDA相关的PyTorch版本。您可以使用以下命令卸载PyTorch和torchvision:
```shell
pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
```
3. 安装CPU版本的PyTorch后,您可以重新运行您的代码,它将在CPU上运行而不是CUDA。
请注意,由于在CPU上运行,您可能会遇到性能方面的差异。如果您的代码依赖于GPU加速,那么您需要确保您的系统上已经安装了CUDA,并且您正在使用与CUDA兼容的PyTorch版本。
怎么解决Torch not compiled with CUDA enabled
要解决 Torch 没有编译 CUDA 的问题,可以在安装 Torch 时指定使用 CUDA 编译. 使用以下命令安装 Torch:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
```
其中 `cu110` 是 CUDA 的版本号,您可以根据自己的系统和 GPU 更改为适当的版本.
如果安装过程中出现了问题,请确保您的系统上安装了正确版本的 CUDA 和 cuDNN.