AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误通常表示你正在使用需要CUDA支持的PyTorch代码，但是你的PyTorch版本没有CUDA支持。

解决这个问题的方法是重新安装PyTorch，并确保选择了适当的CUDA版本。具体来说，你需要使用支持你的GPU和CUDA版本的PyTorch版本。

例如，如果你的GPU是NVIDIA GTX 1080Ti，CUDA版本是10.2，你可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.7.1，支持CUDA 10.2，并包括torchvision和torchaudio。

如果你无法使用CUDA，你可以选择安装不需要CUDA支持的PyTorch版本。你可以使用以下命令安装CPU版本的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

相关问题

assertionerror: torch not compiled with cuda enabled

### 回答1：
这个错误信息表示你的PyTorch没有启用CUDA加速功能。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台，可以在GPU上运行计算密集型任务，能够大大提高深度学习模型的训练速度。

要解决这个错误，需要重新安装启用CUDA支持的PyTorch版本。首先需要检查你的电脑是否安装了支持CUDA的显卡，如果没有，就需要更换一张支持CUDA的显卡。然后需要下载安装CUDA Toolkit和cuDNN，这是PyTorch使用CUDA的必要组件。最后，重新安装PyTorch，并确认已经启用了CUDA支持。

如果你之前已经安装了PyTorch但是没有启用CUDA支持，可以在源代码中的setup.py文件中添加"--with-cuda"的编译选项来开启CUDA支持。但是更建议从官方网站下载安装支持CUDA的PyTorch版本，以避免不必要的问题。

### 回答2：
AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 是 PyTorch 中常见的错误之一。这个错误通常意味着你正在尝试在没有启用 CUDA 支持的情况下运行需要 CUDA 支持的代码。当出现该错误时，通常会伴随着一些关于要求 CUDA 支持的相关信息，比如在使用 GPU 训练深度神经网络之类的操作时出现了该错误。

要解决这个错误，第一步是检查你的环境以确保你的 PyTorch 安装包中包含了需要的 CUDA 支持。如果你的 PyTorch 安装包是从官方源获取的，且你安装了与你的 GPU 兼容的版本，那么你的环境应该已启用 CUDA 支持。

如果你尝试在 CPU 上运行需要 CUDA 支持的代码，那么该错误就会出现。这时候你需要再次确认你的环境。如果你的环境确实不支持 CUDA，则你需要将代码和数据移到一个支持 CUDA 的环境下运行，比如 GPU 云服务器或者个人电脑中的支持 CUDA 的 GPU。

总之，AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 错误意味着你没有在启用 CUDA 支持的情况下运行需要 CUDA 支持的代码。为了避免该错误的出现，确保你的 PyTorch 安装包已启用 CUDA 支持，并且在你的环境中正确地配置了 GPU 支持。

### 回答3：
AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 是一个错误信息，它指示在使用 PyTorch 时无法找到 CUDA 设备。CUDA 是 NVIDIA 的并行计算架构，它使得我们可以在 GPU 上加速深度学习工作负载。

默认情况下，PyTorch 包含支持 CPU 的版本，在许多情况下，这是足够的。然而，如果我们有一个 NVIDIA GPU，我们可以安装和使用支持 CUDA 的 PyTorch 版本，以加速我们的深度学习训练和推理。

如果你在使用 PyTorch 时遇到了上述 AssertionError，那么你很可能是在使用不支持 CUDA 的 PyTorch 版本。要解决这个问题，你需要卸载当前的 PyTorch 并安装一个支持 CUDA 的版本。

首先，你需要确定你的 NVIDIA GPU 的 CUDA 版本号。你可以通过在终端上运行 nvidia-smi 命令来找到它。然后，你需要从 PyTorch 官网下载和安装对应的 CUDA 支持版本。

如果你是使用 conda 管理的 Python 环境，你可以使用 conda install 命令来安装支持 CUDA 的 PyTorch，如下所示：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

这里，xx.x 应替换为你的 CUDA 版本号，例如 10.1、10.2 等等。

如果你使用的是 pip 软件包管理器，则可以使用以下命令安装：

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

同样地，这里的 cuxx 应替换为你的 CUDA 版本号。

安装完成后，你需要在代码中明确指定使用 GPU 设备。你可以使用以下代码行在 PyTorch 中设置设备：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这将使你的代码在支持 CUDA 的 GPU 上运行，如果没有 GPU，则会使用 CPU。同时，你可以使用以下代码行来将数据移动到 GPU 上：

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

这将有效地将数据从 CPU 移动到 PyTorch 支持的 GPU 设备上。

总之，AssertionError: torch not compiled with CUDA enabled 错误信息意味着你使用的 PyTorch 版本不支持 CUDA。你需要卸载当前的 PyTorch 版本，安装一个支持 CUDA 的版本，并使用正确的代码将数据移动到 GPU 上。这将让你的代码在支持 CUDA 的 GPU 上运行，以加速深度学习工作负载。