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

cpu 运行AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

CPU（中央处理器）是计算机的核心组件之一，它负责执行计算机程序中的指令并处理数据。CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行指令并进行计算。

CPU的主要功能包括：
1. 指令执行：CPU通过解码和执行计算机程序中的指令来完成各种操作，如算术运算、逻辑运算、数据传输等。
2. 控制单元：CPU的控制单元负责协调和控制指令的执行顺序，确保程序按照正确的顺序执行。
3. 寄存器：CPU内部有多个寄存器，用于存储指令、数据和中间结果，以及控制和管理CPU的运行状态。
4. 缓存：CPU内部还有多级缓存，用于加快数据的读取和存储速度，提高CPU的运行效率。
5. 时钟：CPU通过时钟信号来同步各个部件的操作，确保它们按照统一的节奏工作。

关于你提到的错误信息"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"，这是由于你使用的Torch库没有启用CUDA支持导致的。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大计算能力加速深度学习等任务。如果你想在使用Torch时启用CUDA支持，你需要确保你的Torch版本是编译时启用了CUDA选项的，并且你的计算机上有支持CUDA的GPU。

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

出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误是因为在编译PyTorch时没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的系统上安装了CUDA驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于你的显卡的CUDA驱动程序。

2. 接下来，检查你的PyTorch版本是否支持CUDA。你可以通过运行以下代码来检查：

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

如果输出结果为True，表示你的PyTorch支持CUDA。如果输出结果为False，则需要重新安装支持CUDA的PyTorch版本。

3. 如果你安装的是CPU版本的PyTorch，而不是支持CUDA的版本，那么你需要重新安装支持CUDA的PyTorch。你可以从PyTorch官方网站下载对应的版本，并按照官方文档提供的安装步骤进行操作。

4. 如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch，但仍然遇到了这个错误，那么可能是因为在安装PyTorch时没有正确设置CUDA相关的环境变量。你可以按照以下步骤进行操作：

- 在你的系统环境变量中添加CUDA的路径。具体的路径可能会因为你的系统配置而有所不同，你可以在CUDA安装目录下找到相应的路径。

- 在你的PyCharm项目中设置CUDA相关的环境变量。你可以在PyCharm的设置中找到项目的环境变量设置，并添加CUDA的路径。

通过以上步骤，你应该能够解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误并成功启用CUDA支持。