macbook AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当你在MacBook上运行Python代码，特别是涉及到PyTorch库时，遇到`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`错误，这意味着你的计算机没有安装支持CUDA的版本的PyTorch，或者虽然安装了，但是由于某种原因，它并没有检测到你的GPU具备CUDA计算能力。

CUDA是NVIDIA专有的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习和其他高性能计算任务。如果你的MacBook配备了NVIDIA GPU，并且想要利用其性能进行GPU加速的计算，你需要确保：

1. **安装正确的PyTorch版本**：确保安装的是包含CUDA支持的版本，通常可以在官网下载页面选择适合CUDA的版本安装。
2. **检查GPU驱动**：确认你的NVIDIA图形卡驱动已更新至最新，有时候驱动问题可能导致CUDA无法识别。
3. **兼容性问题**：并非所有MacBook都内置NVIDIA GPU，某些型号可能不支持CUDA。确认你的Mac是否支持CUDA。
4. **环境变量设置**：安装完成后，可能需要设置一些环境变量以便PyTorch找到合适的CUDA路径。

若遇到此类问题，你可以尝试重新安装、更新驱动，或者查阅相关文档以获取更详细的解决方案。如果你的Mac不支持CUDA，那么你将只能使用CPU版本的PyTorch进行计算。

相关问题

AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码中使用了CUDA相关的功能。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. 确认你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡，并且已经安装了CUDA。

2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境（可选）。

3. 在终端中输入以下命令安装PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>

其中，`<your_cuda_version>`是你电脑上安装的CUDA版本号。如果你不知道你的CUDA版本号，可以在终端中输入以下命令查看：

   nvcc --version

4. 安装完成后，在Python代码中加入以下代码，以启用CUDA支持：

   import torch

   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")          
       print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
       print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
   else:
       print('No GPU available, using the CPU instead.')
       device = torch.device("cpu")

这段代码会检查你的电脑是否有可用的GPU，并输出GPU的数量和名称。

如果你想在代码中使用GPU，你需要将你的模型和数据移动到GPU上，例如：

   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)
   labels = labels.to(device)

这样就可以在代码中使用CUDA了。