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。 错误信息通常类似于: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 AssertionError:Torch not compiledwithCUDAenabled ...
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...
第一步:先查看自己电脑python的版本,只需要输入python。 第二步:下载离线的torch包。找到python对应的版本,就可以在下面的这个网站中选择现在对应的torch版本,注意我们选择下载torch时要注意python的版本号,并且在选择的时候选择cu开头的链接下载,cu对应的CUDA的版本,比如这里的python版本为3.6,那么只要选择cp36的链接下...
首先,你需要确认你的系统上已经正确安装了NVIDIA的CUDA工具包。你可以在终端中运行以下命令来检查: nvcc --version 如果命令输出了CUDA的相关信息,那么说明CUDA已经正确安装。接下来,你需要确认你安装的PyTorch版本支持你的CUDA版本。PyTorch的每个版本都有与之对应的CUDA版本支持。你可以查看PyTorch的官方文档,找到与你安...
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 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。
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’ ...
昨天突然想用comfyui的纯净包安装,结果出现了Torch not compiled with CUDA enabled这个问题,目前中文网络上没有任何可用的教程,结合git上几篇文章的思路,研究了半天终于解决了。blog我直接放在这边了 https://1666668.xyz/torch-not-compiled-with-cuda-enabled%e8%a7%a3%e5%86%b3%e6%96%b9%e6%b3%95comfyui%e...
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] ...
在Mac上遇到“torch not compiled with cuda enabled”错误通常是因为PyTorch没有正确安装支持CUDA的版本,或者Mac的硬件不支持CUDA。 对于Mac用户,特别是使用M系列芯片的Mac,CUDA不是原生支持的,因为M系列芯片使用的是Apple Silicon而非NVIDIA的GPU。因此,如果你在使用M系列芯片的Mac上运行PyTorch并遇到这个错误,你需要...