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

这个错误通常是因为你正在使用需要 CUDA 支持的 PyTorch，但是你的 PyTorch 安装没有启用 CUDA。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查你的 PyTorch 是否安装正确，确保你安装的是支持 CUDA 的版本。

2. 检查你的 CUDA 版本是否与 PyTorch 要求的版本匹配。你可以在 PyTorch 的官方网站上查看它支持的 CUDA 版本。

3. 确保你的计算机上已经安装了 NVIDIA 显卡和相应的驱动程序。

4. 如果你使用的是 Anaconda 或者 Miniconda，尝试使用 conda 命令安装 PyTorch，这样会自动安装 CUDA 相关的依赖项。

如果以上方法都不能解决问题，你可以尝试在 PyTorch 的官方论坛或者 GitHub 页面上寻求帮助。

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raise assertionerror("torch not compiled with cuda enabled") assertionerror: torch not compiled with cuda enabled

### 回答1：
这个错误信息表示：在使用 CUDA 时，torch 没有被编译。也就是说，你的 torch 库没有被编译成可以使用 CUDA 的版本。为了解决这个问题，你需要重新编译 torch，并在编译时启用 CUDA 支持。

### 回答2：
这个错误信息意思是当前使用的PyTorch库没有开启CUDA功能，所以无法使用GPU加速运算。

在深度学习中，使用CPU进行训练和推理往往十分耗时，因为处理海量数据需要大量的运算，而CPU计算能力较弱。而GPU（图形处理器）具有比CPU更强大的计算能力，因此很多深度学习框架都支持使用GPU进行加速。

PyTorch也提供了CUDA加速功能，需要在编译PyTorch时选择开启CUDA选项，才能在代码中使用GPU。如果库没有开启CUDA选项，就会出现上述错误。

解决这个错误，需要重新安装一个开启了CUDA选项的PyTorch库。首先需要确认计算机中是否有安装支持CUDA的显卡驱动，并且安装了与驱动相对应的CUDA运行库。然后可以从PyTorch官网下载适合自己计算机环境的PyTorch库进行安装，需要注意的是，在安装时要选择开启CUDA选项。

另外，可以通过以下代码检查PyTorch是否开启CUDA：

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

如果返回值为True，则说明PyTorch已经成功开启了CUDA选项。如果返回值为False，则需要重新安装开启了CUDA选项的PyTorch库。

总之，保证PyTorch开启了CUDA选项，才能够正常使用GPU加速运算，提高深度学习计算效率。

### 回答3：
这个错误信息通常出现在使用PyTorch框架时，尝试使用CUDA加速但未成功启用CUDA时。CUDA是一种用于并行计算的技术，可以利用NVIDIA的GPU进行加速。如果在PyTorch中想要使用CUDA来加速计算，需要先按照官方文档的介绍配置好CUDA环境，并确保PyTorch已经编译成了CUDA版本。

如果代码中出现了上述错误信息，意味着PyTorch没有正确地编译成CUDA版本，因此不能使用CUDA加速。为了解决这个问题，可以尝试更新PyTorch的版本，或重新编译安装PyTorch并确保开启CUDA选项。在可能的情况下，还可以检查CUDA的配置情况，确保其与PyTorch的要求相符。

另外，如果不需要使用CUDA加速，也可以通过设定`device`参数来将计算设备设置为CPU，例如：`device = "cpu"`。这种情况下，代码可以在没有CUDA的环境下正常运行，但其计算速度可能会比使用CUDA慢很多，特别是在大规模计算时。因此，在需要快速高效的计算中，推荐使用CUDA加速来提高计算性能。

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。