怎样解决;AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch安装没有开启CUDA支持或者CUDA的安装没有配置正确。您需要确保您的计算机上已经正确安装了CUDA，并且安装了与您使用的PyTorch版本相对应的CUDA版本。另外，如果您使用的是conda环境，请确保您已经在正确的环境中安装了PyTorch和CUDA。

如果您已经确认了CUDA和PyTorch的版本匹配，并且仍然遇到这个错误，您可以尝试重新安装PyTorch并启用CUDA支持。具体地，在PyTorch官网上下载适合您系统和CUDA版本的PyTorch，并在安装时设置`CUDA=1`，以启用CUDA支持。如果您使用的是conda环境，则可以使用以下命令来安装启用CUDA支持的PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch

相关问题

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为您正在尝试在未启用 CUDA 的 PyTorch 版本上运行需要 CUDA 的代码。要解决这个问题，您需要安装启用了 CUDA 的 PyTorch 版本，并确保您的计算机上已正确安装了 CUDA 和相应的驱动程序。

如果您已经安装了正确版本的 PyTorch 和 CUDA，并且仍然遇到此错误，请确保您的代码正确配置了 CUDA 设备。您可以使用以下代码来检查您的设备是否正确配置：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

如果输出结果为 "cuda"，则表示您的设备已正确配置。如果输出结果为 "cpu"，则表示您需要重新配置您的 CUDA 设备。

已经装了带cuda的torch，还是报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

报错"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"表示你的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，可以利用GPU加速深度学习任务。

要解决这个问题，你需要确保以下几点：
1. 安装了正确版本的CUDA驱动程序。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你的显卡和操作系统的CUDA驱动程序。
2. 安装了与CUDA驱动程序相匹配的CUDA Toolkit。CUDA Toolkit包含了编译CUDA代码所需的库和工具。
3. 使用pip或conda安装了带有CUDA支持的torch库。你可以通过运行以下命令来安装：
- 使用pip：`pip install torch==版本号+版本号 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`
- 使用conda：`conda install pytorch==版本号 torchvision==版本号 cudatoolkit=版本号 -c pytorch`

如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，可能是因为你的torch版本与CUDA版本不兼容。请确保你安装的torch版本与你的CUDA版本匹配。