更新PyTorch和CUDA版本: 如果上述步骤都无法解决问题,可能是由于你的PyTorch或CUDA版本过旧。尝试更新PyTorch和CUDA到最新版本,并再次尝试运行你的代码。希望这些步骤能帮助你解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的问题。如果你还有其他问题或需要更多帮助,请随时告诉我!相关文章推荐 文心一言API接入指...
如果你仍然遇到问题,请检查你的PyTorch版本是否兼容CUDA,或者检查你的CUDA驱动程序是否已安装正确。
1.检查pytorch版本、是否有CUDA 参考: 错误Torch not compiled with CUDA enabled解决方法附CUDA安装教程及Pytorch安装教程 结论:发现没有安装CUDA,pytorch版本不对:“…+cpu”应为:“…+cu…”。 2.安装CUDA前看电脑的显卡驱动程序版本、支持的最高版本 参考: 错误Torch not compiled with CUDA enabled解决方法附C...
启用pytorch的cuda支持时,发现程序运行不了,该原因是由于,pytorch默认支持的是cpu,安装支持gpu的版本即可。 报错如下: 二、解决方案 卸载pytorch pip uninstall torch torchvision torchaudio 2.安装支持gpu的pytorch(2023年9月15日时,pytorch版本是2.0.1,官方推荐下载的cuda117和cuda118,具体的安装命令,需要结合pytorch...
移除CUDA 相关代码并使用 CPU 版本的 PyTorch 在代码中将tensor.cuda()改为tensor.cpu()。除此之外,如果您的 PyTorch 安装是 CPU 版本的,代码就可以在 CPU 上运行了。如果您当前的 PyTorch 安装是 GPU 版本的,则需要进行以下操作,从而安装 CPU 版本: ...
第一步:查看自己电脑上安装的python版本,因为python的版本对应者pytorch的版本,pytorch的版本又对应着CUDA的版本。所以先查看自己的python的版本,那么如何查看自己的电脑上的python版本呢? 可以在pycharm的Terminal中,在自己使用的环境下,输入python:下面图中的python 3.6.2就是我的Python的版本号。
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 卸载torch的命令: pip uninstall torch
\torch\cuda_init_.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") 解决思路 为了在 GPU 上运行代码,你需要确保以下几点: CUDA 支持的 PyTorch 版本: 你必须安装一个支持 CUDA 的 PyTorch 版本。安装时,可以选择带有 CUDA 的版本。
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...