mac. AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

Mac上遇到`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`错误通常是因为你在尝试使用PyTorch库中的CUDA功能，但是安装的Torch版本并没有针对CUDA进行编译。CUDA是NVIDIA用于加速深度学习计算的一种并行计算平台，如果你的电脑没有NVIDIA GPU，或者你没有安装支持CUDA的Torch版本，就会出现这个错误。

解决这个问题的步骤可以包括：

1. **检查硬件**：确认你的Mac是否配备了NVIDIA的GPU，如果没有，则无法使用CUDA。
2. **安装适合的PyTorch**：你可以选择安装CPU版本的PyTorch，或者如果需要GPU加速，确保下载并安装了预构建的带有CUDA支持的版本。
3. **配置环境变量**：确保已经正确设置CUDA和cuDNN路径，并将这些路径添加到系统的PATH环境变量中。
4. **运行`torch.cuda.is_available()`测试**：在Python脚本开始处检查是否有CUDA可用，避免在没有GPU的情况下强制尝试使用。

相关问题

ubuntu中报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

在Ubuntu中，当你在使用Torch库时遇到"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误时，这通常是因为你的Torch库没有启用CUDA支持。

CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习任务。要解决这个问题，你需要重新编译Torch库并启用CUDA支持。

以下是一些可能的步骤：

1. 确保你已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。你可以通过运行以下命令来检查CUDA是否正确安装：

   nvcc --version

如果显示了CUDA的版本信息，则表示CUDA已经正确安装。

2. 确保你已经正确安装了Torch库。你可以通过运行以下命令来检查Torch是否已经安装：

   import torch

如果没有报错，则表示Torch已经正确安装。

3. 如果你已经安装了正确版本的CUDA和Torch，但仍然遇到该错误，那么可能是因为你的Torch库没有启用CUDA支持。你可以尝试重新编译Torch库并启用CUDA支持。具体步骤如下：

- 首先，确保你已经安装了CMake和GCC编译器。你可以使用以下命令来安装它们：

     sudo apt-get install cmake gcc

- 然后，克隆Torch库的源代码并进入源代码目录：

     git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
     cd pytorch

- 创建一个用于构建的新目录，并进入该目录：

     mkdir build
     cd build

- 运行CMake命令来配置构建过程，并启用CUDA支持：

     cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/cuda -DCMAKE_C_COMPILER=gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++

其中，`/path/to/cuda`是你CUDA安装的路径。

- 运行make命令来编译Torch库：

     make

- 最后，运行make install命令来安装Torch库：

     sudo make install

完成上述步骤后，重新运行你的代码，应该就不会再出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误了。

希望以上解答对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。

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

这个错误通常是因为你正在使用需要 CUDA 支持的 PyTorch，但是你的 PyTorch 安装没有启用 CUDA。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查你的 PyTorch 是否安装正确，确保你安装的是支持 CUDA 的版本。

2. 检查你的 CUDA 版本是否与 PyTorch 要求的版本匹配。你可以在 PyTorch 的官方网站上查看它支持的 CUDA 版本。

3. 确保你的计算机上已经安装了 NVIDIA 显卡和相应的驱动程序。

4. 如果你使用的是 Anaconda 或者 Miniconda，尝试使用 conda 命令安装 PyTorch，这样会自动安装 CUDA 相关的依赖项。

如果以上方法都不能解决问题，你可以尝试在 PyTorch 的官方论坛或者 GitHub 页面上寻求帮助。