pointnet++报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

当出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"的错误时，这意味着你的PyTorch没有启用CUDA。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的电脑上已经正确安装了CUDA并且配置了正确的环境变量。

2. 确认你安装的PyTorch版本是否支持CUDA。你可以通过检查安装包的名称中是否包含"cuXXX"来确定，其中"XXX"是你的CUDA版本号。例如，如果你的CUDA版本是10.2，那么你需要安装名为"cu102/torch-1.7.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl"的PyTorch版本。

3. 如果你安装的PyTorch版本不支持你的CUDA版本，你需要选择一个兼容的PyTorch版本重新安装。你可以到PyTorch官方网站上查找相应的版本并下载安装包。

4. 确保你的Python版本与安装包兼容。在安装包的名称中，"cpXXX"表示适用的Python版本。例如，"cp38"表示适用Python 3.8。

请参考上述步骤来解决"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"的错误。如果你有其他相关问题，请告诉我。

相关问题:
1. 如何检查我的电脑上是否已正确安装了CUDA？
2. 如果我的CUDA版本与现有的PyTorch版本不兼容，应该如何选择正确的PyTorch版本？
3. 在Windows系统下如何安装PyTorch并启用CUDA支持？

相关问题

torch报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法

当出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误时，需要安装CUDA和cuDNN并配置环境变量。具体步骤如下：

1.检查CUDA是否已安装，可以在终端中输入nvcc --version查看CUDA版本。如果未安装CUDA，则需要前往官网下载对应版本的CUDA并进行安装。

2.下载cuDNN，需要先注册NVIDIA账号，然后前往cuDNN下载页面下载对应版本的cuDNN。

3.将cuDNN解压缩到CUDA的安装目录中，例如/usr/local/cuda-11.3/。

4.配置环境变量，将CUDA和cuDNN的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中，例如：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:/usr/local/cuda-11.3/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

5.重新编译PyTorch，使用以下命令：

python setup.py install

6.检查PyTorch是否已启用CUDA，可以在Python中输入以下代码：

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

如果输出True，则表示PyTorch已启用CUDA。

为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的 PyTorch 没有启用 CUDA，也就是没有安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本。要解决这个问题，你需要安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本，并在代码中设置正确的 CUDA 设备。你可以使用以下命令安装支持 CUDA 的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111 表示 CUDA 11.1 版本，如果你安装的是其他版本的 CUDA，可以根据实际情况替换。同时，在代码中，你需要设置正确的 CUDA 设备，例如：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

这样就可以把模型移动到正确的 CUDA 设备上运行了。