仅有cpu Torch not compiled with CUDA enabled

当出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误时，这意味着你的Torch库没有启用CUDA。一个解决该问题的方法是安装与CUDA兼容的Torch版本。

首先，你可以使用命令print(torch.cuda.is_available())来检查CUDA是否可用，如果结果为false，说明你的系统不支持CUDA。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在pytorch官网上找到与CUDA兼容的版本，例如v1.10.1。
2. 下载并安装相应的Torch版本。你可以在清华镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/）上找到所需的版本。
3. 安装完CUDA兼容的Torch后，重新运行你的代码，应该就不再出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误了。

相关问题

CPU怎么解决Torch not compiled with CUDA enabled

要解决"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误，您可以按照以下步骤在CPU上运行PyTorch代码：

1. 首先，确保您已经安装了CPU版本的PyTorch。您可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2. 确保您已经卸载了之前安装的任何与CUDA相关的PyTorch版本。您可以使用以下命令卸载PyTorch和torchvision：

pip uninstall torch
pip uninstall torchvision

3. 安装CPU版本的PyTorch后，您可以重新运行您的代码，它将在CPU上运行而不是CUDA。

请注意，由于在CPU上运行，您可能会遇到性能方面的差异。如果您的代码依赖于GPU加速，那么您需要确保您的系统上已经安装了CUDA，并且您正在使用与CUDA兼容的PyTorch版本。

cpu 运行AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

CPU（中央处理器）是计算机的核心组件之一，它负责执行计算机程序中的指令并处理数据。CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行指令并进行计算。

CPU的主要功能包括：
1. 指令执行：CPU通过解码和执行计算机程序中的指令来完成各种操作，如算术运算、逻辑运算、数据传输等。
2. 控制单元：CPU的控制单元负责协调和控制指令的执行顺序，确保程序按照正确的顺序执行。
3. 寄存器：CPU内部有多个寄存器，用于存储指令、数据和中间结果，以及控制和管理CPU的运行状态。
4. 缓存：CPU内部还有多级缓存，用于加快数据的读取和存储速度，提高CPU的运行效率。
5. 时钟：CPU通过时钟信号来同步各个部件的操作，确保它们按照统一的节奏工作。

关于你提到的错误信息"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"，这是由于你使用的Torch库没有启用CUDA支持导致的。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大计算能力加速深度学习等任务。如果你想在使用Torch时启用CUDA支持，你需要确保你的Torch版本是编译时启用了CUDA选项的，并且你的计算机上有支持CUDA的GPU。