AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled没有CUDA怎么更改
时间: 2024-06-27 09:01:07 浏览: 387
解决AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled.docx
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 提示表明你在尝试使用PyTorch中的CUDA功能,但安装的PyTorch版本并未启用CUDA支持。如果你的系统上没有CUDA或CUDA未被正确配置,你可以按照以下步骤进行更改:
1. **检查是否有CUDA安装**:
- 在Linux上,运行`nvidia-smi`命令,如果没有显示GPU信息,说明没有安装CUDA。
- 在Windows上,可以在设备管理器中查看是否有NVIDIA GPU,或在控制面板->硬件和声音->设备管理器中查找。
2. **安装CUDA**:
- 根据你的操作系统和PyTorch版本,从NVIDIA官网下载并安装适合的CUDA版本。
- 安装时,确保选择正确的CUDA和cuDNN版本,它们需要与你的PyTorch版本兼容。
3. **安装PyTorch with CUDA**:
- 使用Python的`pip`或`conda`命令重新安装PyTorch,指定CUDA版本,如:
- `pip install torch torchvision cudatoolkit=11.0` (这里11.0代表CUDA 11.0版本)
或
- `conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch`
4. **设置环境变量**:
- Windows: 在环境变量Path中添加CUDA安装路径下的bin目录。
- Linux/Unix: 编辑`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`,添加CUDA可执行文件的路径。
5. **更新PyTorch配置**:
- 如果你使用的是anaconda环境,可能需要更新环境的CUDA设置,例如 `conda activate myenv`后运行 `conda config --set channels pytorch`。
6. **重启Python会话**:
重启Python终端,让新安装和设置生效。
完成以上步骤后,再次尝试使用CUDA,应该能够解决问题。如果问题依然存在,可能需要检查CUDA库的安装是否正确,或者你的代码是否有其他依赖问题。
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