TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled.

TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled. 这个错误是由于你的Torch不支持CUDA造成的。CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台，可以加速深度学习模型的训练和推理。要解决这个问题，你可以使用以下方法之一：
1. 检查你的Torch版本是否正确安装，并确保已经启用了CUDA支持。
2. 如果你的计算机没有安装NVIDIA的GPU或者没有正确配置CUDA，那么你需要重新安装Torch时选择不启用CUDA支持的版本。
3. 在引用代码之前，你可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查是否支持CUDA，如果返回False，则意味着你的系统不支持CUDA。

相关问题

nerf TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available. Torch not compiled with CUDA enabled.

### 解决 `TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available` 的方法

当遇到错误提示 "type torch.cuda.FloatTensor not available" 并被告知 PyTorch 未编译 CUDA 支持时，这通常意味着当前安装的 PyTorch 版本不支持 GPU 加速。为了修复此问题，可以采取以下措施：

#### 安装兼容版本的 PyTorch 和 CUDA 工具包
确保安装了与本地 NVIDIA 驱动程序相匹配的 CUDA 版本以及对应的 PyTorch 构建版。可以通过官方文档获取最新的兼容性列表[^1]。

对于大多数情况而言，推荐卸载现有的 PyTorch 安装并重新安装带有 CUDA 支持的新版本：

pip uninstall torch torchvision torchaudio
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上述命令假设使用的是 Anaconda 发行版；如果不是，则应调整为 pip 命令来完成相同操作，并指定相应的 CUDA 版本号。

#### 检查环境配置是否正确无误
确认已成功加载正确的驱动器和服务。运行如下 Python 脚本来验证是否有可用设备：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

如果返回 True 表明一切正常；反之则需进一步排查系统设置或尝试重启计算机使更改生效。

#### 使用 CPU 进行计算作为临时解决方案
如果不具备合适的硬件条件或者暂时不想处理复杂的依赖关系，可以选择切换到仅限于 CPU 上执行的操作模式。修改代码中的张量创建语句即可实现这一点：

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device)

通过这种方式可以在不影响其他部分逻辑的前提下绕过该异常状况继续开发工作。

TypeError: 'torch.Size' object is not callable怎么解决

TypeError: 'torch.Size' object is not callable 是一种常见的错误，它的产生原因是在程序中错误地将一个 torch.Size 对象当作函数进行调用。在 PyTorch 中，torch.Size 是一个用来表示张量维度大小的类，它实际上是一个元组。因此，当我们错误地使用“()”对 torch.Size 进行调用时，就会出现这个错误。

为了解决这个问题，我们需要确保在代码中正确地使用 torch.Size。对于需要获取张量大小的操作，我们只需要使用点号操作符来访问它的属性。例如，要获取一个张量的维度大小，可以使用 size() 方法而不是直接调用 torch.Size。示例如下：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用 size() 方法获取维度大小
size = x.size()
print(size)

输出：

torch.Size([2, 3])

在这个例子中，我们正确地使用了 size() 方法来获取张量 x 的维度大小，并将结果保存在了 size 变量中。