pycharm Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常是因为你的PyTorch没有编译支持CUDA。 CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它可以使用GPU进行高性能计算。 在PyTorch中，如果你想使用GPU加速模型训练，你需要使用支持CUDA的PyTorch版本，并且你需要在安装PyTorch时选择相应的CUDA版本。

如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch版本，但仍然遇到这个问题，可能是因为你的CUDA驱动程序版本与PyTorch不兼容。 你可以尝试升级或降级你的CUDA驱动程序版本，以使其与PyTorch兼容。

如果你不需要使用GPU加速训练，可以将代码中所有的`torch.cuda()`替换为`torch.cpu()`来强制在CPU上运行代码。

相关问题

pycharm中Torch not compiled with CUDA enabled

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。

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。