如果电脑不带有cuda，只有CPU,raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示意味着你的PyTorch没有启用CUDA支持。在没有CUDA的情况下，PyTorch只能使用CPU进行计算。要解决这个问题，你需要按照以下步骤操作：

1. 确认你的电脑没有NVIDIA显卡或者显卡不支持CUDA。如果你的电脑没有任何NVIDIA显卡，那么你只能使用CPU进行计算。

2. 如果你的电脑有支持CUDA的NVIDIA显卡，你需要安装对应的CUDA工具包和cuDNN库，并重新编译PyTorch。你可以在PyTorch官网上找到相应的安装指南。

3. 如果你不想安装CUDA工具包，你可以考虑使用PyTorch的CPU版本。你可以通过以下命令安装：

pip install torch-cpu

使用CPU版本的PyTorch可以避免CUDA相关的问题，但是计算速度可能会比较慢。

相关问题

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

这个错误提示表明你在使用Torch时启用了CUDA，但是你的Torch没有编译支持CUDA。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的GPU驱动程序已正确安装并与CUDA版本兼容。
2. 确保你已正确安装了CUDA工具包，并且版本与你的PyTorch版本兼容。
3. 检查你的PyTorch安装是否支持CUDA。你可以通过在Python中运行以下代码来检查：

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

如果返回False，则表示你的PyTorch没有支持CUDA编译。

如果上述步骤都正确无误，并且问题仍然存在，那可能是因为你的PyTorch版本不支持CUDA编译。尝试安装与你的PyTorch版本相对应的CUDA版本，或者尝试降低PyTorch版本以适应你的CUDA版本。

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。