AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled是什么问题

`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` 是一个常见的错误信息，它发生在尝试使用 PyTorch（一种基于 Python 的科学计算库，特别是用于深度学习）与 NVIDIA GPU 进行交互时，如果该版本的 PyTorch 没有编译以支持CUDA（Compute Unified Device Architecture），即GPU加速计算。

当你试图执行一些涉及GPU操作的代码，如矩阵运算或神经网络训练，但PyTorch没有找到可用的GPU，就会抛出这个错误。这可能是因为：

1. **安装问题**：你可能在没有选择GPU版本的情况下安装了PyTorch，或者使用的版本不支持CUDA。

   pip install torch torchvision --cuda

2. **环境配置**：如果你的系统上已经安装了CUDA，但在环境变量或配置文件中没有正确设置，PyTorch可能无法识别它。
- 检查CUDA路径是否添加到了PATH环境变量中。
- 检查torch.cuda.is_available()的结果，确认是否有GPU可用。

3. **硬件限制**：你的计算机可能没有GPU，或者GPU驱动程序有问题。

要解决这个问题，你需要确保你的PyTorch安装包含了对CUDA的支持，并且GPU设备在系统中是可以访问的。如果你的系统确实有GPU，确保它们已正确配置并能被PyTorch识别。

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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你的PyTorch没有安装或者没有正确安装CUDA。请确保你已经正确安装了CUDA和对应的cuDNN，并且PyTorch也是使用CUDA编译的。你可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装CUDA：

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

如果输出为True，则表示已经正确安装了CUDA和PyTorch。如果输出为False，则需要重新安装PyTorch并确保正确安装了CUDA和cuDNN。