没有cude如何改错Traceback (most recent call last): File "D:\PytorchProject\mnistCNN\加载自己的数据集.py", line 226, in <module> train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) File "D:\PytorchProject\mnistCNN\加载自己的数据集.py", line 145, in train X, y = X.cuda(), y.cuda() File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\cuda_init_.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

时间: 2023-08-28 16:03:27 浏览: 34
如果你的电脑没有 CUDA,就无法使用 GPU 加速,需要修改代码,将 `X.cuda()` 和 `y.cuda()` 改为 `X.to(device)` 和 `y.to(device)`,其中 `device` 是指定设备的变量,可以通过以下方式定义: ``` device = torch.device("cpu") # 在 CPU 上运行 ``` 或者 ``` device = torch.device("cuda:0") # 在 CUDA 设备 0 上运行 ``` 然后将代码中的 `X.cuda()` 和 `y.cuda()` 改为 `X.to(device)` 和 `y.to(device)` 即可。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'cude'

引用\[1\]:Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in ModuleNotFoundError: No module named ‘picamera’ 。 引用\[2\]:import matplotlib遇到以下问题 Traceback (most recent call last): File "&lt;stdin&gt;", line 1, in &lt;module&gt; ImportError: No module named matplotlib 。 引用\[3\]: File "01-Pyhton.py", line 1, in &lt;module&gt; prnit("Hello Pyhton") NameError: name 'prnit' is not defined ws@ubuntu:~$ cd Desktop/Pyhton/ ws@ubuntu:~/Desktop/Pyhton$ python 01-Pyhton.py Traceback (most recent call last): File "01-Pyhton.py", line 1, in &lt;module&gt; prnit("Hello Pyhton") NameError: name 'prnit' is not defined 。 问题:Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'cude' 回答: 这个错误是由于在代码中使用了一个不存在的属性 'cude' 导致的。根据提供的引用内容,我们可以看到这是在一个名为 'Tensor' 的对象上发生的错误。然而,根据提供的引用内容,我们无法确定 'Tensor' 对象的具体来源和属性。要解决这个错误,您需要检查代码中是否正确引入了相关的模块和库,并确保使用的对象具有正确的属性。如果您需要进一步的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Traceback (most recent call last): File “<stdin>“, line 1, in <module> Mod](https://blog.csdn.net/weixin_45915259/article/details/123972359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Traceback (most recent call last): File “<stdin>“, line 1, in <module> ImportError: No module ...](https://blog.csdn.net/qq_45771209/article/details/108672989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Traceback (most recent call last): File “<stdin>“, line 1, in <module>NameError: name](https://blog.csdn.net/qq_24981615/article/details/121637679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'load_data_fashion_mnist'

根据引用内容来看,该错误是因为在使用PyTorch时出现了AttributeError错误。 错误信息中提示的问题可能是torch模块没有_cude_setDevice属性,可能是因为PyTorch版本低于0.4或者sidekit版本不兼容的原因。解决方法可以尝试升级PyTorch版本到0.4以上,检查sidekit版本是否与PyTorch 0.4.1兼容,或降低sidekit版本。另外,如果你在使用CPU版本的PyTorch,需要在执行python命令时添加"--gpu_ids -1"参数进行设置。关于"AttributeError: module 'torch' has no attribute 'load_data_fashion_mnist'"的问题,这个错误是因为torch模块没有load_data_fashion_mnist属性。可能是因为你在使用的PyTorch版本中没有这个属性。你可以尝试更新PyTorch版本或查看是否有其他方法可以加载Fashion MNIST数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [关于AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘问题的解决](https://blog.csdn.net/qq_39578356/article/details/108575978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘device‘ 错误处理办法](https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/86591351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于SpringBoot框架仿stackOverflow网站后台开发.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于SpringBoot洗衣店管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

【优化覆盖】算术算法求解传感器覆盖优化问题【含Matlab源码 2436期】.zip

【优化覆盖】算术算法求解传感器覆盖优化问题【含Matlab源码 2436期】.zip
recommend-type

【优化覆盖】蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】.zip

【优化覆盖】蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】.zip
recommend-type

FusionCompute修改VRM节点IP地址

FusionCompute修改VRM节点IP地址 该任务指导工程师对VRM节点的IP地址、主机的管理IP地址进行修改。 执行该任务时应注意: • 建议同时修改VRM和主机的管理IP。如果修改了VRM的IP,会导致本地PC与VRM的连接短暂中断。 • 修改前应已完成网络规划,并在FusionCompute中确认VRM节点运行正常,所有主机运行正常(无处于异常或维护状态的主机)。 • 如果跨网段修改IP地址时,则应注意在完成所有节点IP地址的修改后,在相应的汇聚交换机进行配置,保证修改后的主机IP地址、VRM节点及本地PC之间能进行正常通信。相关交换机配置命令,请参考交换机配置样例。 • 如果跨网段修改管理IP地址,同时涉及修改管理VLAN,请先修改管理平面VLAN,待修改完成,且各节点与VRM网络通信正常后,再进行修改VRM IP地址和主机IP地址的操作。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。