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。

assertionerror: torch not compiled with cuda enabled

### 回答1：
这个错误信息表示你的PyTorch没有启用CUDA加速功能。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台，可以在GPU上运行计算密集型任务，能够大大提高深度学习模型的训练速度。

要解决这个错误，需要重新安装启用CUDA支持的PyTorch版本。首先需要检查你的电脑是否安装了支持CUDA的显卡，如果没有，就需要更换一张支持CUDA的显卡。然后需要下载安装CUDA Toolkit和cuDNN，这是PyTorch使用CUDA的必要组件。最后，重新安装PyTorch，并确认已经启用了CUDA支持。

如果你之前已经安装了PyTorch但是没有启用CUDA支持，可以在源代码中的setup.py文件中添加"--with-cuda"的编译选项来开启CUDA支持。但是更建议从官方网站下载安装支持CUDA的PyTorch版本，以避免不必要的问题。

### 回答2：
AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 是 PyTorch 中常见的错误之一。这个错误通常意味着你正在尝试在没有启用 CUDA 支持的情况下运行需要 CUDA 支持的代码。当出现该错误时，通常会伴随着一些关于要求 CUDA 支持的相关信息，比如在使用 GPU 训练深度神经网络之类的操作时出现了该错误。

要解决这个错误，第一步是检查你的环境以确保你的 PyTorch 安装包中包含了需要的 CUDA 支持。如果你的 PyTorch 安装包是从官方源获取的，且你安装了与你的 GPU 兼容的版本，那么你的环境应该已启用 CUDA 支持。

如果你尝试在 CPU 上运行需要 CUDA 支持的代码，那么该错误就会出现。这时候你需要再次确认你的环境。如果你的环境确实不支持 CUDA，则你需要将代码和数据移到一个支持 CUDA 的环境下运行，比如 GPU 云服务器或者个人电脑中的支持 CUDA 的 GPU。

总之，AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 错误意味着你没有在启用 CUDA 支持的情况下运行需要 CUDA 支持的代码。为了避免该错误的出现，确保你的 PyTorch 安装包已启用 CUDA 支持，并且在你的环境中正确地配置了 GPU 支持。

### 回答3：
AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 是一个错误信息，它指示在使用 PyTorch 时无法找到 CUDA 设备。CUDA 是 NVIDIA 的并行计算架构，它使得我们可以在 GPU 上加速深度学习工作负载。

默认情况下，PyTorch 包含支持 CPU 的版本，在许多情况下，这是足够的。然而，如果我们有一个 NVIDIA GPU，我们可以安装和使用支持 CUDA 的 PyTorch 版本，以加速我们的深度学习训练和推理。

如果你在使用 PyTorch 时遇到了上述 AssertionError，那么你很可能是在使用不支持 CUDA 的 PyTorch 版本。要解决这个问题，你需要卸载当前的 PyTorch 并安装一个支持 CUDA 的版本。

首先，你需要确定你的 NVIDIA GPU 的 CUDA 版本号。你可以通过在终端上运行 nvidia-smi 命令来找到它。然后，你需要从 PyTorch 官网下载和安装对应的 CUDA 支持版本。

如果你是使用 conda 管理的 Python 环境，你可以使用 conda install 命令来安装支持 CUDA 的 PyTorch，如下所示：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

这里，xx.x 应替换为你的 CUDA 版本号，例如 10.1、10.2 等等。

如果你使用的是 pip 软件包管理器，则可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cuxx/torch_stable.html

同样地，这里的 cuxx 应替换为你的 CUDA 版本号。

安装完成后，你需要在代码中明确指定使用 GPU 设备。你可以使用以下代码行在 PyTorch 中设置设备：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这将使你的代码在支持 CUDA 的 GPU 上运行，如果没有 GPU，则会使用 CPU。同时，你可以使用以下代码行来将数据移动到 GPU 上：

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

这将有效地将数据从 CPU 移动到 PyTorch 支持的 GPU 设备上。

总之，AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 错误信息意味着你使用的 PyTorch 版本不支持 CUDA。你需要卸载当前的 PyTorch 版本，安装一个支持 CUDA 的版本，并使用正确的代码将数据移动到 GPU 上。这将让你的代码在支持 CUDA 的 GPU 上运行，以加速深度学习工作负载。