jupyter 中报错assertionerror

Jupyter 中的 AssertionError 错误通常是由于代码中出现了断言语句（assert）并且断言条件不成立导致的。在 Python 中，assert 语句用于检查一个条件是否为真，如果为假则会引发 AssertionError。

您可以检查代码中的 assert 语句并确保它们的条件是正确的。如果不能确定哪个 assert 语句导致了 AssertionError 错误，您可以尝试通过打印相关变量的值来调试代码。另外，还可以使用 Python 的调试工具如 pdb 来帮助定位错误。

如果您能提供更具体的错误信息和相关代码，我可以为您提供更具体的帮助。

相关问题

jupyter notebook报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当你在使用Jupyter Notebook时遇到"AssertionError: Torch not com with CUDA enabled"的错误，这通常是因为你的PyTorch库没有启用CUDA支持。

CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，它可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习任务。PyTorch是一个基于Torch的深度学习框架，它也支持CUDA加速。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的计算机上已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装最新版本的驱动程序和CUDA工具包。

2. 确保你已经正确安装了PyTorch库。你可以使用以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

如果你想安装支持CUDA的PyTorch版本，可以使用以下命令：

   pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.9.0版本，并且支持CUDA 11.1。

3. 在Jupyter Notebook中，确保你选择了正确的内核。你可以在Jupyter Notebook的菜单栏中选择"Kernel" -> "Change Kernel"，然后选择一个与你安装的PyTorch版本相对应的内核。

如果你按照以上步骤操作后仍然遇到相同的错误，可能是因为你的计算机上没有可用的CUDA设备。在这种情况下，你可以尝试在没有CUDA支持的情况下使用CPU进行计算，或者考虑在具有CUDA支持的计算机上运行代码。

希望以上信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

python中报错AssertionError是什么问题

在 Python 中，AssertionError 是一种断言错误，表示断言语句（assert）执行失败。当断言语句的条件为 False 时，Python 会抛出 AssertionError 异常。

例如，下面的代码中，断言语句的条件为 x 大于等于 0，但是在执行时，x 的值为 -1，因此断言失败，抛出 AssertionError 异常。

x = -1
assert x >= 0, "x is not positive"

通常情况下，AssertionError 表示程序中存在错误或者异常情况，需要进行调试和修复。可以通过打印错误信息等方式来定位和解决问题。同时，也可以考虑使用 try-except 语句来捕获 AssertionError 异常，避免程序崩溃。