Torch not compiled with CUDA enabled错误中如何修改在CPU上运行

要在 PyTorch 中将模型从 GPU 切换到 CPU 上运行，可以使用以下代码：

model.to('cpu')

这个代码将会把模型参数从 GPU 上转移到 CPU 上，从而使得模型在 CPU 上进行计算。如果你的 PyTorch 张量也在 GPU 上，你可以使用 `.cpu()` 方法将它们转移到 CPU 上。例如：

tensor = tensor.cpu()

需要注意的是，如果你的模型或者数据集非常大，那么在 CPU 上进行计算可能会非常慢。因此，如果你需要在训练深度学习模型时使用 CPU，建议使用分布式训练的方法来加速计算。

相关问题

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

这个错误通常是因为你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码中使用了CUDA相关的功能。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA支持。你可以按照以下步骤操作：

1. 确认你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡，并且已经安装了CUDA。

2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境（可选）。

3. 在终端中输入以下命令安装PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>

其中，`<your_cuda_version>`是你电脑上安装的CUDA版本号。如果你不知道你的CUDA版本号，可以在终端中输入以下命令查看：

   nvcc --version

4. 安装完成后，在Python代码中加入以下代码，以启用CUDA支持：

   import torch

   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")          
       print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
       print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
   else:
       print('No GPU available, using the CPU instead.')
       device = torch.device("cpu")

这段代码会检查你的电脑是否有可用的GPU，并输出GPU的数量和名称。

如果你想在代码中使用GPU，你需要将你的模型和数据移动到GPU上，例如：

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

这样就可以在代码中使用CUDA了。

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。