pycharm中Torch not compiled with CUDA enabled
时间: 2023-11-05 08:59:57 浏览: 76
如果在PyCharm中遇到“Torch not compiled with CUDA enabled”错误,这通常意味着你的PyTorch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. 检查你的显卡是否支持CUDA。你可以查看显卡的规格或者去官方网站上查询。
2. 确认你的显卡驱动程序已经正确安装并且是最新版本。你可以在显卡官方网站上下载和安装最新的驱动程序。
3. 检查你的PyTorch版本是否正确。请确保你使用了支持CUDA的版本,而不是CPU版本。你可以使用命令"print(torch.version.cuda)"来检查当前使用的PyTorch版本是否支持CUDA。
4. 如果你的PyTorch版本不正确或者没有安装CUDA,你可以按照PyTorch和CUDA的安装教程进行正确的安装。
相关问题
使用pycharm时报错Torch not compiled with CUDA enabled
该错误信息表明你的PyTorch没有启用CUDA。解决该问题的一种方法是重新安装PyTorch并确保启用了CUDA支持。你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经正确地安装了CUDA。你可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA的安装教程。
2. 确保你的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上找到相应的兼容性列表。
3. 在PyCharm中,打开你的项目并进入项目的虚拟环境。
4. 在虚拟环境中使用以下命令重新安装PyTorch:
```
pip uninstall torch
pip install torch==<desired_version> -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
请将`<desired_version>`替换为你想要安装的PyTorch版本号。
5. 确认安装完成后,尝试再次运行你的项目,看看问题是否解决了。
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。