AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常意味着你的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和相应的GPU驱动程序，并且使用了支持CUDA的PyTorch版本。你可以使用以下代码检查CUDA是否可用：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

如果返回True，则说明CUDA可用。如果返回False，则说明CUDA无法使用。

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AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled

当运行PyTorch代码出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时，这意味着你的PyTorch没有启用CUDA（计算统一设备架构）支持。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，允许使用GPU进行加速计算。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认你的GPU是否支持CUDA。你可以在NVIDIA的官方网站上查找相应的GPU型号是否支持CUDA。

2. 确保你已经正确安装了CUDA驱动程序和CUDA工具包。你可以在NVIDIA的官方网站上下载并安装适合你的GPU型号的CUDA驱动程序和工具包。

3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并使用了支持CUDA的版本。你可以在PyTorch的官方网站上下载并安装适合你的GPU型号和CUDA版本的PyTorch。

4. 在代码中添加以下代码片段，以启用CUDA支持：

   import torch

   # 检查是否有可用的CUDA设备
   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")  # 使用第一个可用的CUDA设备
       print("CUDA设备可用")
   else:
       device = torch.device("cpu")
       print("没有可用的CUDA设备")
   
   # 在模型和张量上调用.to(device)，以将它们移动到CUDA设备上
   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)

请注意，以上步骤中的代码仅为示例，你需要根据你的实际情况进行相应的修改。