pycharm之前能运行，后面出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled。为什么

当你在PyCharm中尝试使用Python的Torch库，而遇到`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`错误时，这通常意味着你在试图利用Torch的CUDA功能（如GPU加速），但是你的Torch安装并没有包含CUDA支持。

原因可能是：

1. **缺少CUDA**: PyTorch默认不会包含CUDA支持，如果你需要GPU加速，需要单独安装带有CUDA的版本。确保已下载并安装了与你的硬件兼容的Torch for GPU版本。

2. **环境配置问题**: 如果你已经安装了CUDA，但在PyCharm中没有正确设置环境变量，比如PATH、LD_LIBRARY_PATH等，PyCharm可能无法识别CUDA路径。

3. **硬件限制**: 你的计算机可能没有配备CUDA支持的显卡，或者虽然有但CUDA驱动未正确安装。

4. **软件冲突**: 确保没有其他库或进程干扰了对CUDA的访问。

**解决步骤**：
1. 检查你的Torch安装是否包含了CUDA支持，可以查看torch.cuda.is_available()的结果。
2. 更新或重新安装Torch，确保选择正确的CUDA版本。
3. 配置PyCharm的CUDA环境设置，确保它们指向正确的CUDA文件夹。
4. 清楚缓存并重启PyCharm，有时候只是缓存的问题。

相关问题

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

出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误是因为在编译PyTorch时没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的系统上安装了CUDA驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于你的显卡的CUDA驱动程序。

2. 接下来，检查你的PyTorch版本是否支持CUDA。你可以通过运行以下代码来检查：

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

如果输出结果为True，表示你的PyTorch支持CUDA。如果输出结果为False，则需要重新安装支持CUDA的PyTorch版本。

3. 如果你安装的是CPU版本的PyTorch，而不是支持CUDA的版本，那么你需要重新安装支持CUDA的PyTorch。你可以从PyTorch官方网站下载对应的版本，并按照官方文档提供的安装步骤进行操作。

4. 如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch，但仍然遇到了这个错误，那么可能是因为在安装PyTorch时没有正确设置CUDA相关的环境变量。你可以按照以下步骤进行操作：

- 在你的系统环境变量中添加CUDA的路径。具体的路径可能会因为你的系统配置而有所不同，你可以在CUDA安装目录下找到相应的路径。

- 在你的PyCharm项目中设置CUDA相关的环境变量。你可以在PyCharm的设置中找到项目的环境变量设置，并添加CUDA的路径。

通过以上步骤，你应该能够解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误并成功启用CUDA支持。

pycharm中Torch not compiled with CUDA enabled

如果在PyCharm中遇到“Torch not compiled with CUDA enabled”错误，这通常意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查你的显卡是否支持CUDA。你可以查看显卡的规格或者去官方网站上查询。
2. 确认你的显卡驱动程序已经正确安装并且是最新版本。你可以在显卡官方网站上下载和安装最新的驱动程序。
3. 检查你的PyTorch版本是否正确。请确保你使用了支持CUDA的版本，而不是CPU版本。你可以使用命令"print(torch.version.cuda)"来检查当前使用的PyTorch版本是否支持CUDA。
4. 如果你的PyTorch版本不正确或者没有安装CUDA，你可以按照PyTorch和CUDA的安装教程进行正确的安装。