遇到这个错误首先要测试是否有cuda 运行一下 发现报的是False,那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡,我们就需要安装cuda,1.9.0+cpu 说明使用的Pytorch版本不对 我们首先安装cuda。 1.安装cuda首先要看自己的显卡驱动程序版本 具体的版本对应可以看如下网址 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-no.....
这种情况很大可能是因为 torch 与 CUDA 的版本不兼容导致的,为了验证这一假设,可以在终端输入如下命令: 若和我一样,输出的结果是 False 的话,就表示引起报错的原因是 torch 与 CUDA 的版本不兼容导致的。此时首先查看 CUDA 版本,在终端输入如下命令: nvcc -V 输出结果如下图所示 可以看到我本机的 CUDA 版本是...
这个原因是pytorch不支持CUDA, 可以先输入 import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输入为false则打开cmd,输入nvidia-smi查看cuda的版本,之后去Previous PyTorch Versions | PyTorch找符合自己cuda的下载方式,重新下载一遍即可
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) 如果输出的结果是False,那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡。 解决办法: (1)如果有显卡资源并需要使用显卡资源,先检查一下当前的CUDA版本,在终端中输入 cat /usr/local/cuda/version.txt (2)然后根据自己的CUDA版本在Pytorch官网查看...
如果输出为False,则表示你需要按照上述方法检查并解决问题。请注意,处理这个问题可能需要一些耐心和探索,因为每个系统和安装方式都可能有所不同。一旦你成功解决了这个问题,你就可以在NVIDIA GPU上运行你的PyTorch代码了。总结一下,如果你遇到“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”的错误,你需要检查...
解读:当前版本Pytorch不能驱动CUDA,版本不匹配 命令行输入python启动Python,输入如下代码证明Pytorch版本与CUDA版本不匹配,且不能调用: importtorchprint(torch.__version__)#显示Pytorch版本print(torch.cuda.is_available())#返回False为版本不匹配,报该错误;返回Ture,解决问题 ...
报错含义是,在编译torch的时候,CUDA并没有起作用。 解决思路:首先检查base环境中cuda是否可用,若不可用则在base中安装Pytorch(GPU版),然后检查运行环境的cuda是否可用,不可用在运行环境重新安装Pytorch(GPU版) 检查cuda的方法: 在终端输入以上命令,返回true表示cuda可用 ...
如果输出的结果是False,那么说明 1.当前的Pytorch版本无法使用显卡,即下载的pytorch版本是cpu版本 2.cuda未安装或者版本不对口哦。一般版本不对会提示版本问题的,所以大部分人都是第一个问题。 二.对于电脑有没有显卡的 铁子 由于部分没有显卡的电脑是无法安装驱动nvidia的,所以没有cuda,此时你只需要改动以下代码 ...
1、运行代码可知,当前cuda不可用。 import torch print(torch.cuda.is_available()) # False 1. 2. 2、打开power shell or cmd,输入nvidia-smi命令,检查当前英伟达显卡信息。 可知当前驱动版本512.78,支持的cuda最高版本为11.6,而pytorch 2.0.0需要cuda11.7或11.8版本。
针对这个问题，建议修改代码，将.cuda()函数改为.to(device)函数，其中device可以指定为CPU或GPU。这样...