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 11:19:01 浏览: 29
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。
相关问题
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:
```python
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。
如果电脑不带有cuda,只有CPU,raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
这个错误提示意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。在没有CUDA的情况下,PyTorch只能使用CPU进行计算。要解决这个问题,你需要按照以下步骤操作:
1. 确认你的电脑没有NVIDIA显卡或者显卡不支持CUDA。如果你的电脑没有任何NVIDIA显卡,那么你只能使用CPU进行计算。
2. 如果你的电脑有支持CUDA的NVIDIA显卡,你需要安装对应的CUDA工具包和cuDNN库,并重新编译PyTorch。你可以在PyTorch官网上找到相应的安装指南。
3. 如果你不想安装CUDA工具包,你可以考虑使用PyTorch的CPU版本。你可以通过以下命令安装:
```
pip install torch-cpu
```
使用CPU版本的PyTorch可以避免CUDA相关的问题,但是计算速度可能会比较慢。