.cuda()报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
时间: 2023-12-05 21:41:18 浏览: 49
当在运行PyTorch代码时出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`,这意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。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GPU支持CUDA并已正确安装了CUDA驱动程序。
2. 打开PyTorch官网,选择适合你的CUDA版本和Python版本的PyTorch版本。
3. 安装PyTorch,可以使用pip命令或者下载whl文件进行安装。
4. 确认PyTorch已正确安装并启用了CUDA支持,可以使用以下代码进行测试:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示CUDA已启用
```
如果你已经安装了正确版本的PyTorch并启用了CUDA支持,但仍然出现`.cuda()`报错`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled`,那么可能是因为你的PyTorch安装不完整或者存在其他问题。你可以尝试重新安装PyTorch或者查看PyTorch官方文档以获取更多帮助。
相关问题
torch报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法
当出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时,需要安装CUDA和cuDNN并配置环境变量。具体步骤如下:
1.检查CUDA是否已安装,可以在终端中输入nvcc --version查看CUDA版本。如果未安装CUDA,则需要前往官网下载对应版本的CUDA并进行安装。
2.下载cuDNN,需要先注册NVIDIA账号,然后前往cuDNN下载页面下载对应版本的cuDNN。
3.将cuDNN解压缩到CUDA的安装目录中,例如/usr/local/cuda-11.3/。
4.配置环境变量,将CUDA和cuDNN的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中,例如:
```shell
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:/usr/local/cuda-11.3/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
5.重新编译PyTorch,使用以下命令:
```shell
python setup.py install
```
6.检查PyTorch是否已启用CUDA,可以在Python中输入以下代码:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出True,则表示PyTorch已启用CUDA。
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 这个报错怎么办
当出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled报错时,说明你的PyTorch没有启用CUDA,需要重新安装启用CUDA的PyTorch版本。具体步骤如下:
1.首先需要确认你的电脑是否支持CUDA,可以在NVIDIA官网上查看支持的CUDA版本。
2.然后需要安装对应版本的CUDA,可以在NVIDIA官网上下载安装。
3.接着需要安装对应版本的cuDNN,可以在NVIDIA官网上下载安装。
4.最后需要重新安装启用CUDA的PyTorch版本,可以在PyTorch官网上下载对应版本的PyTorch安装包进行安装。
如果你已经安装了CUDA和cuDNN,但仍然出现了该报错,可以尝试重新安装PyTorch或者检查是否正确配置了CUDA和cuDNN的环境变量。