AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled什么意思

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled这个错误通常是由于PyTorch库没有启用CUDA而导致的。CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它可以大大加速深度学习模型的训练和推理速度。如果你的机器有NVIDIA显卡，那么启用CUDA可以使PyTorch库运行更快。

如果你遇到了这个错误，可能是因为你安装的PyTorch库版本没有启用CUDA。你需要重新安装启用了CUDA的PyTorch库，或者在代码中指定CPU运行模式。具体做法可以参考官方文档。

相关问题

AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码中使用了CUDA相关的功能。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA支持。你可以按照以下步骤操作：

1. 确认你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡，并且已经安装了CUDA。

2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境（可选）。

3. 在终端中输入以下命令安装PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>

其中，`<your_cuda_version>`是你电脑上安装的CUDA版本号。如果你不知道你的CUDA版本号，可以在终端中输入以下命令查看：

   nvcc --version

4. 安装完成后，在Python代码中加入以下代码，以启用CUDA支持：

   import torch

   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")          
       print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
       print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
   else:
       print('No GPU available, using the CPU instead.')
       device = torch.device("cpu")

这段代码会检查你的电脑是否有可用的GPU，并输出GPU的数量和名称。

如果你想在代码中使用GPU，你需要将你的模型和数据移动到GPU上，例如：

   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)
   labels = labels.to(device)

这样就可以在代码中使用CUDA了。

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为您正在尝试在未启用 CUDA 的 PyTorch 版本上运行需要 CUDA 的代码。要解决这个问题，您需要安装启用了 CUDA 的 PyTorch 版本，并确保您的计算机上已正确安装了 CUDA 和相应的驱动程序。

如果您已经安装了正确版本的 PyTorch 和 CUDA，并且仍然遇到此错误，请确保您的代码正确配置了 CUDA 设备。您可以使用以下代码来检查您的设备是否正确配置：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

如果输出结果为 "cuda"，则表示您的设备已正确配置。如果输出结果为 "cpu"，则表示您需要重新配置您的 CUDA 设备。