面对这样的报错应该如何修改：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Justin\Desktop\Derain_platform-main\12345.py", line 340, in <module> outputs, _ = net(inputs.to(device)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythonProject13\venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Justin\Desktop\Derain_platform-main\12345.py", line 227, in forward h = h.cuda() ^^^^^^^^ File "D:\pythonProject13\venv\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示表明你的PyTorch没有编译CUDA支持。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并使用CUDA支持编译。可以参考以下步骤：

1. 确认你的电脑上有NVIDIA的显卡，并且已经安装了对应的显卡驱动和CUDA工具包。

2. 打开Anaconda Prompt或者命令行窗口，输入以下命令安装PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这里使用的是支持CUDA 11.1的PyTorch版本，如果你的CUDA版本不同，可以根据需要调整下载链接。

3. 在你的代码中，将数据和模型都移动到GPU上进行计算。可以使用以下代码将模型和数据移动到GPU上：

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)

如果你的电脑上没有安装NVIDIA显卡或者CUDA工具包，也可以在安装PyTorch时选择不使用CUDA支持的版本，但这样会影响模型的计算速度。

相关问题

py报错如下：Traceback (most recent call last):

这个错误信息是Python解释器在执行代码时遇到了异常，并且没有被捕获和处理。Traceback (most recent call last)是错误信息的开头，表示跟踪回溯的开始。它会显示出错的位置以及导致错误的函数调用链。

要更好地理解这个错误信息，需要查看完整的错误信息。请提供完整的错误信息，我将尽力帮助你解决问题。

jupyter报错ValueError： Traceback (most recent call last)

您好！对于您遇到的这个问题，ValueError是一个Python的异常类型，它表示一个函数收到了一个无效的参数或参数的值超出了预期范围。在Jupyter中，如果您遇到ValueError，可以尝试以下几个步骤来解决问题：

1. 检查代码：查看您的代码是否正确，并确保没有传递无效的参数或参数值。检查代码中与该错误相关的部分，并尝试找出可能导致该错误的原因。

2. 检查输入：确保您为函数提供了正确的输入。检查输入参数的类型和值是否符合预期。

3. 查看报错信息：查看完整的Traceback信息，它会指示引发该错误的具体位置。仔细阅读Traceback信息，尝试理解其中提到的问题和原因。

4. 搜索解决方案：将报错信息复制到搜索引擎中，以便寻找其他人遇到类似问题的解决方案。通常情况下，您并不是第一个遇到这个问题的人，可能已经有人提供了相应的解决方案。

希望这些步骤能帮助您解决问题！如果您需要更具体的帮助，请提供更多关于报错和代码的细节。