cpu 运行AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

CPU（中央处理器）是计算机的核心组件之一，它负责执行计算机程序中的指令并处理数据。CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行指令并进行计算。

CPU的主要功能包括：
1. 指令执行：CPU通过解码和执行计算机程序中的指令来完成各种操作，如算术运算、逻辑运算、数据传输等。
2. 控制单元：CPU的控制单元负责协调和控制指令的执行顺序，确保程序按照正确的顺序执行。
3. 寄存器：CPU内部有多个寄存器，用于存储指令、数据和中间结果，以及控制和管理CPU的运行状态。
4. 缓存：CPU内部还有多级缓存，用于加快数据的读取和存储速度，提高CPU的运行效率。
5. 时钟：CPU通过时钟信号来同步各个部件的操作，确保它们按照统一的节奏工作。

关于你提到的错误信息"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"，这是由于你使用的Torch库没有启用CUDA支持导致的。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大计算能力加速深度学习等任务。如果你想在使用Torch时启用CUDA支持，你需要确保你的Torch版本是编译时启用了CUDA选项的，并且你的计算机上有支持CUDA的GPU。

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 怎么改CPU

要将PyTorch从GPU模式切换到CPU模式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了CPU版本的PyTorch。如果没有安装，请使用以下命令安装CPU版本的PyTorch：

pip install torch==<version> -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

其中，`<version>`是你想要安装的PyTorch版本号。

2. 在你的代码中，找到导入PyTorch的语句，通常是类似于`import torch`的语句。

3. 将导入PyTorch的语句修改为以下形式：

import torch
torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)

这样，PyTorch将使用CPU作为默认的张量类型。

4. 保存并重新运行你的代码，现在PyTorch将在CPU上运行。

请注意，切换到CPU模式后，你将无法使用GPU进行加速，因此在处理大规模数据或复杂模型时可能会导致性能下降。