还是报错如上

非常抱歉，我可能误解了你的意思。你需要将函数定义和主程序分开写，函数定义放在文件的结尾。以下是修改后的代码：

% 求解微分方程
[x, y] = ode45(@myODE, [0 10], [1 0]);

% 绘制解析解和数值解的图像
x_analy = 0:0.1:10;
y_analy = cos(x_analy);
plot(x_analy, y_analy, 'r-', x, y(:,1), 'bo');
legend('analytical solution', 'numerical solution');

% 定义微分方程的函数
function dydx = myODE(x, y)
    dydx = [y(2); -y(1)];
end

这样代码就可以正常运行了。函数定义必须放在文件的结尾，因为Matlab是按顺序执行代码的。如果函数定义在调用它的程序之后，Matlab就无法找到函数，会报错。

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IndentationError: expected an indented block报错如上，因为师妹

IndentationError: expected an indented block是Python中常见的错误之一，它表示在代码块中缺少了缩进。在Python中，使用缩进来表示代码块的开始和结束，而不是使用大括号或关键字。

当你在一个代码块中使用了冒号（:）后，下一行的代码需要进行缩进，通常是使用四个空格或一个制表符。如果你没有正确缩进代码块，就会出现IndentationError错误。

例如，下面的代码会导致IndentationError错误：

if x > 5:
print("x is greater than 5")  # 这行缺少了缩进

要解决这个错误，你需要在if语句后面的代码行进行正确的缩进，如下所示：

if x > 5:
    print("x is greater than 5")  # 这行有正确的缩进

这样就能避免IndentationError错误了。

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled transunet可以正常运行，swinunet就报错如上

### 解决SwinUNet在CUDA环境下运行时出现的Torch未编译启用CUDA的问题

当遇到 `AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` 错误时，表明当前使用的PyTorch版本并未编译支持CUDA功能。这通常是因为安装了CPU-only版本而非GPU版本所致[^1]。

#### 验证已安装PyTorch是否为GPU版

为了确认所安装的是不是带有CUDA支持的PyTorch版本，可以执行如下Python命令：

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

如果返回值为False，则说明当前环境下的PyTorch不支持CUDA；反之则表示已经正确安装了GPU加速的支持包[^3]。

#### 安装兼容的PyTorch GPU版本

对于不同版本间的兼容性问题，建议按照官方文档推荐的方式重新安装适合目标系统的PyTorch版本。可以通过conda或pip来实现这一点:

- 使用Conda安装特定版本的PyTorch（假设需要适用于CUDA 11.3的版本）:

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

- 或者利用Pip工具进行安装(同样针对CUDA 11.3):

  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

上述操作完成后应再次验证CUDA可用状态以确保新安装生效[^2]。

#### 检查并调整代码中的设备设置

除了确保软件层面的因素外，还需注意程序内部关于计算资源分配的部分。具体来说，在定义模型实例之前应当指定默认张量类型及其对应的处理单元(CPU/GPU)，例如：

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)

这样做能够使整个网络结构及相关参数迁移到选定的硬件平台上工作，从而避免不必要的错误提示。