当你在使用PyCharm时遇到AssertionError: torch not compiled with cuda enabled错误,这通常意味着你的PyTorch版本没有编译CUDA支持,或者PyCharm的项目没有正确配置以使用支持CUDA的PyTorch版本。以下是一些解决步骤: 确认PyTorch是否支持CUDA: 你可以通过运行以下Python代码来检查你的PyTorch版本是否支持CUDA: python import...
使用组合键ctrl+alt+L进行格式化。 (4)AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
很好解决,打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 进去后找到自己需要的版本,比如我是cuda11.7+python3.7+windows,就选择了下面这个 cu代表cuda(即选用gpu版本而不是cpu版本,这里一定要看仔细),torch1.11.0版本,这个我觉得没有什么特别的要求,但我喜欢新版本,cp37代表python3.7,win代表windows系...
如果你的电脑上没有安装CUDA,你也可以在PyCharm中安装PyTorch环境。在PyCharm的Settings/Preferences中选择"Project:xxx"→"Python Interpreter",点击"+"号添加依赖库,输入pytorch和torchvision,然后选择合适的版本和平台,点击"Install Package"即可安装。由于PyTorch在没有CUDA支持的情况下只能使用CPU进行计算,所以建议在有...
以torch_gpu 1.4.0版本为例,首先登陆官网https://pytorch.org/,然后选择 。 然后找到V1.4.0版本,因为我的电脑的cuda是10.1版本的,所以选择对应的cuda命令。 ①cuda和cudnn如何准备? 可使用Win+R键,打开对话窗口,输入cmd指令,然后在Windows自带的cmd.exe对话窗口输入:nvcc --version进行查询,如下图所示。 如白...
nvcc-V# 查看当前安装的cuda的版本 下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。
conda create -n torch python=3.8 (python对应步骤1中版本) 激活环境: 1 conda activate torch 此处是为了防止配置多个环境时发生冲突。 3. CUDA官网下载Toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 此处可先查阅一下电脑显卡对应的CUDA版本: ...
True为可用,即是gpu版本pytorchprint(torch.cuda.get_device_name(0))# 返回GPU型号print(torch.cuda.device_count())# 返回可以用的cuda(GPU)数量,0代表一个print(torch.version.cuda)# 查看cuda的版本 2)pycharm专业班连接服务器 python解释器选择远程服务器...
最后输入 python 进入python解释器,再输入 import torch ,没有报错则说明包已安装好并成功导入。 如果是cuda版本的可以在新建环境中输入 torch.cuda.is_available() 显示True则说明cuda环境可以正常使用或者环境安装好了。 **另:**查看环境下有哪些源的指令代码:conda config –show-source ...
输入python回车进入,输入import torch,import torchvision,torch.cuda.is_available(),显示如下则成功 3Pycharm导入Pytorch环境 下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 下载community社区版 双击pycharm-community-2022.2.1.exe进行安装 ...