AssertionError: Torch not compiled with CUDA

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled是一个错误提示，意味着你的Torch没有启用CUDA。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，可以加速深度学习模型的训练和推理。如果你想在GPU上运行深度学习模型，就需要启用CUDA。要解决这个错误，你需要重新编译Torch并启用CUDA选项。具体的解决方法可以参考引用中的解决方式总结。

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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。

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch没有安装或者没有正确安装CUDA。请确保你已经正确安装了CUDA和对应的cuDNN，并且PyTorch也是使用CUDA编译的。你可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装CUDA：

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

如果输出为True，则表示已经正确安装了CUDA和PyTorch。如果输出为False，则需要重新安装PyTorch并确保正确安装了CUDA和cuDNN。