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

当运行PyTorch代码出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时，这意味着你的PyTorch没有启用CUDA（计算统一设备架构）支持。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，允许使用GPU进行加速计算。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认你的GPU是否支持CUDA。你可以在NVIDIA的官方网站上查找相应的GPU型号是否支持CUDA。

2. 确保你已经正确安装了CUDA驱动程序和CUDA工具包。你可以在NVIDIA的官方网站上下载并安装适合你的GPU型号的CUDA驱动程序和工具包。

3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并使用了支持CUDA的版本。你可以在PyTorch的官方网站上下载并安装适合你的GPU型号和CUDA版本的PyTorch。

4. 在代码中添加以下代码片段，以启用CUDA支持：

   import torch

   # 检查是否有可用的CUDA设备
   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")  # 使用第一个可用的CUDA设备
       print("CUDA设备可用")
   else:
       device = torch.device("cpu")
       print("没有可用的CUDA设备")
   
   # 在模型和张量上调用.to(device)，以将它们移动到CUDA设备上
   model.to(device)
   inputs = inputs.to(device)

请注意，以上步骤中的代码仅为示例，你需要根据你的实际情况进行相应的修改。

Mac上 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

在Mac上出现 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 错误通常是因为PyTorch没有使用CUDA编译。CUDA是NVIDIA提供的用于加速深度学习计算的平台，需要与显卡驱动程序配合使用。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认你的Mac上是否安装了NVIDIA显卡。如果没有安装NVIDIA显卡，那么你的Mac无法使用CUDA加速。

2. 确认你的Mac上是否安装了CUDA驱动程序。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你的显卡型号的CUDA驱动程序。

3. 确认你的Mac上是否安装了PyTorch的GPU版本。你可以使用以下命令安装PyTorch的GPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这个命令会安装PyTorch、torchvision和torchaudio的GPU版本，并且指定使用CUDA 10.2。

4. 确认你的代码中是否正确设置了CUDA设备。在使用PyTorch进行深度学习计算时，你需要将张量和模型移动到CUDA设备上才能使用CUDA加速。你可以使用以下代码将张量和模型移动到CUDA设备上：

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

以上是解决 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 错误的一般步骤。如果你仍然遇到问题，请提供更多的错误信息和代码，以便我能够更好地帮助你。