Error loading "D:\paodaima\DSTMGCN-PyTorch\venv\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常是由于缺少或损坏的CUDA库文件引起的。您可以尝试以下解决方法：
1. 确保您的CUDA版本与PyTorch版本兼容。您可以在PyTorch官方网站上查找兼容性矩阵。
2. 如果您没有安装CUDA，可以尝试安装它并重新安装PyTorch。
3. 如果您已经安装了CUDA，可以尝试重新安装它并重新安装PyTorch。
4. 如果以上方法都不起作用，您可以尝试降级PyTorch版本。您可以使用以下命令降级到1.5.1版本：

pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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Traceback (most recent call last): File "D:\ChatGLM-6B\web_demo_old.py", line 5, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in cuda return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这是一个错误提示，说明你的Torch库没有启用CUDA编译。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，用于在GPU上加速深度学习计算。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了NVIDIA的显卡驱动程序，并且你的显卡支持CUDA。
2. 确保你已经正确安装了CUDA Toolkit。可以到NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照安装指南进行安装。
3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并且使用了支持CUDA的版本。可以通过`pip install torch`命令来安装PyTorch，确保选择了支持CUDA的版本。
4. 如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，那么可能是因为你的PyTorch安装时没有正确配置CUDA支持。你可以尝试重新安装PyTorch，或者查看官方文档了解如何配置CUDA支持。

希望以上信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\ultralytics-main\venv\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_train64_8.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常是由于系统页面文件太小导致的。你可以尝试增加页面文件大小。另外，可能还需要确保您的PyTorch和CUDA版本兼容，并且您已经正确安装了所有必需的依赖项。您可以尝试重新安装PyTorch和CUDA，或者检查您的系统是否已经安装了所需的依赖项。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和环境细节，以便更好地解决问题。