Torch not compiled with CUDA enabled.
时间: 2023-11-08 11:00:26 浏览: 50
Torch not compiled with CUDA enabled是一个报错信息,意为PyTorch没有被编译为启用CUDA的版本。CUDA是一种用于并行计算的平台和编程模型,它可以充分利用GPU进行加速计算。在使用PyTorch进行GPU加速计算时,需要确保PyTorch被正确地编译为启用CUDA的版本。
解决这个问题的方法有两种:
1. 安装适用于CUDA的PyTorch版本:您可以通过重新安装PyTorch并选择适用于您的CUDA版本的版本来解决此问题。请确保您的CUDA版本与您下载的PyTorch版本兼容。您可以在PyTorch的官方网站上找到适用于特定CUDA版本的PyTorch版本的下载链接。
2. 禁用CUDA:如果您不需要使用GPU进行加速计算,您可以在代码中禁用CUDA。您可以通过在代码中添加以下语句来实现:
```python
import torch
torch.cuda.is_available = lambda: False
```
相关问题
TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled.
TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled. 这个错误是由于你的Torch不支持CUDA造成的。CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台,可以加速深度学习模型的训练和推理。要解决这个问题,你可以使用以下方法之一:
1. 检查你的Torch版本是否正确安装,并确保已经启用了CUDA支持。
2. 如果你的计算机没有安装NVIDIA的GPU或者没有正确配置CUDA,那么你需要重新安装Torch时选择不启用CUDA支持的版本。
3. 在引用代码之前,你可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查是否支持CUDA,如果返回False,则意味着你的系统不支持CUDA。
mac Torch not compiled with CUDA enabled
根据你提供的引用内容,你遇到了一个错误,即"Torch not compiled with CUDA enabled"。这个错误通常是由于PyTorch和CUDA版本不兼容导致的。然而,在你的Mac上并没有显卡,所以你不需要使用CUDA,而是应该将设备指定为CPU。
你可以按照以下步骤来解决这个问题:
1. 首先,确保你已经安装了正确版本的PyTorch。你可以通过以下命令来检查PyTorch的版本:
```shell
import torch
print(torch.__version__)
```
确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。
2. 然后,将设备指定为CPU。你可以使用以下代码将设备设置为CPU:
```python
import torch
device = torch.device('cpu')
```
3. 最后,将你的数据转换为Tensor并将其移动到CPU上。你可以使用以下代码将ndarray转换为Tensor并将其移动到CPU上:
```python
import torch
device = torch.device('cpu')
s = torch.from_numpy(ndarray).long().to(device)
```
通过这些步骤,你应该能够解决"Torch not compiled with CUDA enabled"的问题,并在你的Mac上成功运行你的代码。