网上多数解决方案,肯定解决不了 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 。 三、AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 怎么解 3.1 步骤1:检查GPU是否支持CUDA 首先,确保你的GPU支持CUDA。你可以访问NVIDIA官网查看你的GPU是否支持
torch not compiled with CUDA enabled 这个错误信息表明你安装的PyTorch库没有编译支持CUDA的功能,这意味着你无法使用NVIDIA的GPU来加速计算。CUDA是NVIDIA推出的一个并行计算平台和API,它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。 基础概念 PyTorch: 是一个开源的机器学习库,用于计算机视觉和自然语言处理等任务。 CUDA:...
第四步:将刚才下载好的torch包进行安装,放在项目的目录下。在pycharm进入到Terminal中,进入到自己的环境中,pip安装对应的torch包,就可以实现GPU版本的torch的安装。 主要参考了这篇帖子: 成功解决:AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 写的很好,非常感谢!
你可以尝试使用NVCC-V 查看具体版本。 如下图: 如果没有nvcc工具,则大概率你没有安装CUDA。或者已经安装了但该命令的目录没有在全局变量Path中。 CUDA的安装目录一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 下。 你可以查看是否存在具体的目录以及文件,如下图中,我们以11.6作为演示 此时你可以手动...
torch 设置不使用GPU torch not compiled with cuda enabled,目录问题查阅资料解决步骤1.检查pytorch版本、是否有CUDA2.安装CUDA前看电脑的显卡驱动程序版本、支持的最高版本3.安装CUDA和cuDNN4.卸载pytorch5.重新安装pytorch6.问题解决问题在pycharm上用python3运行代码时
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled这个错误提示意味着你正在使用的PyTorch版本没有启用CUDA,但是你的代码试图在GPU上运行。解决这个问题的方法有几个。下面我将为你提供详细的步骤: 确认你的GPU支持CUDA: 首先,你需要确认你的GPU是否支持CUDA。如果你的GPU不支持CUDA,那么即使你成功安装了带有CUDA的...
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 ...
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 這說明了 1. 你pytoch确实安装了 2. 你安装的是cpu版本 作为验证,你可以在python编辑器输入下列代码 如果要在无GPU环境中运行,需要进行一些修改。 1. 情况一:将出现 ‘gpu:0’ 的地方修改为 ‘cpu:0’ ...
AssertionError: torch not compiled with cuda enabled 是一个在使用 PyTorch 时常见的错误,表示当前安装的 PyTorch 版本没有启用 CUDA 支持,但代码却试图在 GPU 上运行。下面我将分点详细解答你的问题: 1. 错误含义 这个错误意味着你尝试在 GPU 上运行 PyTorch 代码,但安装的 PyTorch 版本并不支持 CUDA。CUDA...
CUDA的安装目录一般在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 下。 你可以查看是否存在具体的目录以及文件,如下图中,我们以11.6作为演示 此时你可以手动去网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载对应你CUDA版本,Python版本,Torch版本的安装包。