Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示表明您安装的torch版本没有启用CUDA支持。CUDA是用于利用GPU进行加速计算的技术。如果您想在GPU上运行torch，您需要安装支持CUDA的torch版本。

有两种可能的解决方法：

1. 如果您没有GPU或者不打算使用GPU进行计算，您可以安装没有CUDA支持的CPU版本的torch。运行以下命令来安装CPU版本的torch：

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

2. 如果您有GPU并且想要在GPU上运行torch，您需要确保已正确安装了CUDA并且配置了环境变量。然后，根据您的CUDA版本和操作系统，在PyTorch官方网站上下载适合您的CUDA版本的torch安装包，并手动安装。

请注意，在安装torch之前，请确保您已经按照官方文档中的要求正确安装了CUDA和相关依赖项。

希望这可以帮助您解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

逐行解释代码>>> 0.1+0.2 0.30000000000000004 >>> 0.3-0.1 0.19999999999999998 >>> 0.1*0.2 0.020000000000000004 >>> 1/0 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ZeroDivisionError: division by zero >>> import math >>> math.sqrt(-1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: math domain error

这段代码展示了一些常见的 Python 小数和数学运算的问题。首先，0.1 + 0.2 不等于 0.3，因为在计算机中使用二进制表示小数时，会出现精度问题，导致结果略微偏差。同样的，0.3 - 0.1 和 0.1 * 0.2 也存在这样的精度问题。

接下来，当我们尝试进行除以零的运算时，Python 会抛出一个 ZeroDivisionError 异常，因为这是一个不合法的操作。

最后，当我们使用 math 模块的 sqrt() 函数计算负数的平方根时，会得到一个 ValueError 异常，因为该函数只支持计算非负数的平方根。

ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' (C:\Users\BB\miniconda3\envs\py310_chat\lib\site-packages\charset_normalizer\constant.py) >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoTokenizer' is not defined >>> model = AutoModel.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoModel' is not defined >>> model = model.eval() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined >>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined

您遇到的问题是因为缺少必要的导入。您需要正确导入所需的模块和类，才能使用它们。在您的代码中，缺少了对`AutoTokenizer`和`AutoModel`的导入。

您可以尝试添加以下导入语句：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

将这两行代码添加到您的代码开头后，再次运行您的代码，应该就不会出现`NameError`了。请确保您已正确安装了相应的依赖项（如`transformers`）。

如果您仍然遇到其他问题，请提供更多的错误信息和上下文，以便我能够更好地帮助您解决问题。