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。
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!
尝试更新PyTorch和CUDA到最新版本,并再次尝试运行你的代码。 通过以上步骤,你应该能够解决“torch not compiled with cuda enabled”这个错误,并成功在GPU上运行你的PyTorch代码。
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...
什么是AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误?🤔 错误解释 当你试图使用CUDA进行GPU加速时,PyTorch会检查其是否被编译为支持CUDA的版本。如果你的PyTorch版本没有在安装时编译为支持CUDA,或者你没有正确安装支持CUDA的PyTorch版本,系统就会抛出这个错误。
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...
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
你安装的torch和你的CUDA版本不匹配。 NVIDIA too old解决办法 不过你可能会碰到的问题有: 这就是第二个报错了。 报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的原因 具体方法就接上我最终的解决方案了: 具体解决方法 三. conda安装GPU版pytorch,结果却是cpu版本[找到问题根源,从容解决] ...