torch not compiled with CUDA enabled

当您收到 "torch not compiled with CUDA enabled" 的错误消息时，这意味着您正在尝试在支持CUDA的环境中运行PyTorch，但是PyTorch的实际构建并未包括CUDA功能。

**详细解释及解决步骤：**

### 解释：

- **PyTorch**：是一个用于深度学习和其他计算任务的强大工具包。
- **CUDA**：是一种并行计算平台和API，由NVIDIA提供，旨在让开发者利用GPU硬件加速计算。

当你安装了PyTorch并且系统中已经安装了CUDA驱动程序和相应的库文件（例如cuDNN），但是在尝试运行某些依赖CUDA的功能时出现了上述错误，这通常意味着在原始的PyTorch编译过程中，没有启用CUDA选项。

### 解决步骤：

1. **确认环境配置**：首先检查您的Python环境是否确实包含CUDA版本的PyTorch。可以通过在命令行中输入 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来查看已安装的PyTorch版本，并注意其版本信息是否显示支持CUDA。

2. **安装CUDA版PyTorch**：
如果没有安装CUDA版的PyTorch，你需要重新安装它。通常需要指定正确的`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`选项来确保兼容您的GPU架构。例如，对于包含单个现代GPU的系统，命令可能如下所示：

   pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

这里假设你使用的CUDA版本是11.3，具体的版本号可能会有所不同，请查阅PyTorch官方文档获取最新指南。

3. **检查安装日志**：如果你之前曾经尝试过安装，可以检查安装过程的日志文件（通常是`pip.log`或`install.log`）来看是否有关于未启用CUDA的提示信息。

4. **验证GPU支持**：使用`nvidia-smi`命令检查你的系统是否能够识别GPU及其版本号和是否支持CUDA。

5. **重新启动环境**：有时候，重启你的终端或开发环境会帮助解决一些临时的安装问题。

6. **更新或刷新依赖项**：有时，清理或刷新依赖项（如通过运行`conda clean --all` 或使用pip的清理命令）可以帮助解决问题。

### 额外资源和相关问题：

- **如何选择正确的CUDA版本？**
- **为什么我的GPU型号不被支持？**
- **如果我没有足够的GPU内存怎么办？**

通过按照上述步骤操作，你应该能成功解决 "torch not compiled with CUDA enabled" 的问题，并能够在CUDA环境下有效使用PyTorch。