如果电脑中只有CPU，没有cuda出现了这样的错误，raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

时间: 2023-10-11 07:19:01 浏览: 79

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解决AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled.docx

在使用PyTorch进行深度学习计算时，可能会遇到一个常见的错误：“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”。这个错误提示意味着你的PyTorch库没有被编译为支持CUDA，也就是不能利用GPU进行加速运算。CUDA是NVIDIA提供的一个平台，用于在GPU上执行并行计算，而PyTorch的CUDA版本则是为了利用这种硬件加速能力。确认你的系统已经安装了NVIDIA的驱动程序。你可以通过在命令行或终端中输入`nvidia-smi`来查看当前的GPU状态和驱动版本。例如，如果你看到“NVIDIA-SMI 384.130”，那就意味着你的驱动版本是384.130。接下来，你需要选择与驱动版本兼容的CUDA和cuDNN版本。cuDNN是CUDA的深度学习库，它提供了用于神经网络计算的优化算法。对于驱动版本384.130，推荐使用CUDA 8.0和cuDNN 6.0。注意，不同的CUDA版本可能要求不同的驱动版本，因此选择时要确保它们之间是兼容的。高版本的CUDA并不总是适合所有系统，可能会导致找不到匹配的驱动。安装CUDA和cuDNN可以通过多种途径，其中一种简便的方法是在Anaconda环境下操作。在Anaconda Navigator中，你可以找到已安装的`cudatoolkit`和`cudnn`包，然后将它们降级到8.0和6.0。当然，也可以通过手动下载安装包并按照官方指南进行安装。解决了CUDA和cuDNN版本问题后，需要调整PyTorch版本以匹配你的CUDA。对于CUDA 8.0，建议使用PyTorch 0.2或与其兼容的早期版本。同样，你可以在Anaconda Navigator中更改PyTorch的版本，或者通过命令行使用`conda install pytorch==version -c pytorch`来安装特定版本。在完成上述步骤后，确保其他依赖于PyTorch的库（如torchvision）也相应地调整到与新PyTorch版本兼容。这些库可能需要在安装时指定特定的版本号，以避免与新的PyTorch版本冲突。验证问题是否已解决。在Python环境中输入`import torch`，然后调用`torch.cuda.is_available()`。如果返回`True`，那么恭喜，你的PyTorch现在能够正确地使用CUDA了。这意味着你现在可以在GPU上运行你的PyTorch模型，享受到显著的计算速度提升。解决“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”的关键在于匹配正确的CUDA、cuDNN和PyTorch版本，并确保所有相关库都兼容。这可能需要一些尝试和调整，但是一旦配置成功，就能充分利用GPU的计算能力，提高深度学习模型的训练效率。

这个错误是因为PyTorch没有编译CUDA支持。如果你想在CPU上运行代码，可以使用以下代码将模型从GPU转移到CPU上： ```python model.to('cpu') ``` 这将把模型参数从GPU内存复制到CPU内存。如果你想在GPU上运行代码，你需要安装CUDA并使用支持CUDA的PyTorch版本。

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