return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "C:\Users\86150\AppData\Local\Programs\Python\Python38\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

这个错误是由于你尝试在没有启用CUDA支持的情况下使用CUDA相关函数引起的。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的系统正确安装了CUDA，并且CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。

2. 检查你的PyTorch是否已经正确安装并启用了CUDA支持。你可以通过在Python中运行以下代码来检查：

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

如果返回`True`，则表示CUDA支持已经启用。如果返回`False`，则表示CUDA支持未启用。

3. 如果你之前已经安装了PyTorch但没有启用CUDA支持，你可以尝试重新安装PyTorch并确保选择了CUDA支持。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 146.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 8.20 MiB already allocated; 4.18 GiB free; 22.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误通常表示在尝试将张量加载到GPU时，CUDA内存不足。这可能是因为您的模型或数据太大，超过了GPU的可用内存。有几种方法可以解决这个问题：

1. 减少批次大小：降低每个批次的样本数量，以减少内存需求。
2. 减少模型大小：如果您的模型太大，可以尝试减少其大小，例如通过减少层数或减少每层的隐藏单元数量来减少参数数量。
3. 使用更多的GPU：如果您有多个GPU可用，您可以尝试使用更多的GPU来分担内存需求。
4. 使用混合精度训练：PyTorch支持使用混合精度训练，这可以减少内存占用。您可以尝试使用`torch.cuda.amp`模块中的自动混合精度功能。
5. 手动释放内存：在每个批次结束时，您可以手动调用`torch.cuda.empty_cache()`来释放缓存的内存。

另外，您还可以尝试在PyTorch中设置一些环境变量来调整内存分配策略，如`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`和`CUDA_LAUNCH_BLOCKING`。请查阅PyTorch文档以了解更多关于内存管理的信息。

希望这些提示对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速，因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本，并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本，你需要重新安装一个CUDA版本的torch。如果你已经安装了CUDA版本的torch，你可以尝试在代码中添加以下代码来启用CUDA：

import torch

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

然后在将模型转移到设备时使用：

lprnet.to(device)

这应该会解决你的问题。