stgcn Torch not compiled with CUDA enabled

Torch not compiled with CUDA enabled表示CUDA和torch的版本不兼容是导致print(torch.cuda.is_available())返回false的一个可能原因。解决这个问题的方法有以下几步：
1. 确保你安装了正确版本的CUDA。你可以使用命令`nvcc --version`来检查CUDA的版本。如果你的CUDA版本与你的torch版本不兼容，你需要卸载CUDA并安装与torch兼容的版本。
2. 确保你安装了与torch兼容的版本。你可以使用命令`print(torch.__version__)`来检查你安装的torch版本。如果你的torch版本与你的CUDA版本不兼容，你需要卸载torch并安装与CUDA兼容的版本。
3. 使用清华源来安装CUDA和torch。清华源提供了各种版本的软件包，你可以选择与你所需的版本兼容的软件包进行安装。
4. 确保你的GPU驱动程序已正确安装并与CUDA和torch兼容。

验证安装情况的方法是导入torch并使用`print(torch.cuda.is_available())`来检查GPU是否可用。如果返回True，则表示安装成功；如果返回False，则可能是由于兼容性问题导致的。

相关问题

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

这个错误通常是因为你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码中使用了CUDA相关的功能。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. 确认你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡，并且已经安装了CUDA。

2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境（可选）。

3. 在终端中输入以下命令安装PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>

其中，`<your_cuda_version>`是你电脑上安装的CUDA版本号。如果你不知道你的CUDA版本号，可以在终端中输入以下命令查看：

   nvcc --version

4. 安装完成后，在Python代码中加入以下代码，以启用CUDA支持：

   import torch

   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")          
       print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
       print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
   else:
       print('No GPU available, using the CPU instead.')
       device = torch.device("cpu")

这段代码会检查你的电脑是否有可用的GPU，并输出GPU的数量和名称。

如果你想在代码中使用GPU，你需要将你的模型和数据移动到GPU上，例如：

   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)
   labels = labels.to(device)

这样就可以在代码中使用CUDA了。

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

出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误是因为在编译PyTorch时没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的系统上安装了CUDA驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于你的显卡的CUDA驱动程序。

2. 接下来，检查你的PyTorch版本是否支持CUDA。你可以通过运行以下代码来检查：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

如果输出结果为True，表示你的PyTorch支持CUDA。如果输出结果为False，则需要重新安装支持CUDA的PyTorch版本。

3. 如果你安装的是CPU版本的PyTorch，而不是支持CUDA的版本，那么你需要重新安装支持CUDA的PyTorch。你可以从PyTorch官方网站下载对应的版本，并按照官方文档提供的安装步骤进行操作。

4. 如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch，但仍然遇到了这个错误，那么可能是因为在安装PyTorch时没有正确设置CUDA相关的环境变量。你可以按照以下步骤进行操作：

- 在你的系统环境变量中添加CUDA的路径。具体的路径可能会因为你的系统配置而有所不同，你可以在CUDA安装目录下找到相应的路径。

- 在你的PyCharm项目中设置CUDA相关的环境变量。你可以在PyCharm的设置中找到项目的环境变量设置，并添加CUDA的路径。

通过以上步骤，你应该能够解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误并成功启用CUDA支持。