AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled显示true

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled显示true是因为在运行PyTorch代码时，没有启用CUDA。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，可加速深度学习模型的训练和推断。要解决这个问题，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的计算机上安装了NVIDIA的显卡驱动程序。可以在NVIDIA官方网站上下载并安装最新的显卡驱动程序。

2. 接下来，检查你的计算机是否安装了CUDA工具包。CUDA工具包是一个包含了CUDA驱动程序和CUDA运行时库的软件包。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你显卡型号的CUDA工具包。

3. 然后，确保你的PyTorch版本和你的CUDA版本是兼容的。可以在PyTorch官方网站上查看PyTorch和CUDA的兼容性矩阵。

4. 最后，如果你已经安装了正确版本的CUDA和PyTorch，但仍然遇到了AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的问题，可能是由于PyTorch没有正确编译或安装CUDA支持。在这种情况下，你可以尝试重新编译或重新安装PyTorch，确保在编译或安装过程中启用了CUDA支持。

相关问题

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch没有安装或者没有正确安装CUDA。请确保你已经正确安装了CUDA和对应的cuDNN，并且PyTorch也是使用CUDA编译的。你可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装CUDA：

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

如果输出为True，则表示已经正确安装了CUDA和PyTorch。如果输出为False，则需要重新安装PyTorch并确保正确安装了CUDA和cuDNN。

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

这个错误提示表明你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码需要使用CUDA。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA选项。你可以按照以下步骤进行操作：
1. 确认你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。
2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境并激活它。
3. 在虚拟环境中使用pip安装PyTorch，同时启用CUDA选项。你可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
注意：这里的cu111表示CUDA 11.1版本，如果你的CUDA版本不同，请根据实际情况进行修改。
4. 在你的代码中添加以下代码，检查CUDA是否可用：
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # True
如果输出结果为True，则说明你已经成功启用了CUDA选项。