Torch not compiled with CUDA enabled

最近接触chatglm3对话预训练模型,从git上下载,装包装半天,最后终于跑起来了,但是一对他进行对话,后台就开始报错了

File "E:\Python311\Lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias)

反正大概是torch这个包有问题,于是就单独写个torch的代码执行一下,代码如下:

import torch
print("是否可用:", torch.cuda.is_available())        # 查看GPU是否可用
print("GPU数量:", torch.cuda.device_count())        # 查看GPU数量
print("torch方法查看CUDA版本:", torch.version.cuda)  # torch方法查看CUDA版本
print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name())    # 根据索引号得到GPU名称
print("GPU索引号:", torch.cuda.current_device())    # 查看GPU索引号

然后就报错:说我的GPU显卡不可用

报错信息1: Torch not compiled with CUDA enabled

搜了一下大概是说CUDA不可用

咱就说一个硬件小白,完全不知道是啥情况

当您收到 "torch not compiled with CUDA enabled" 的错误消息时,这意味着您正在尝试在支持CUDA的环境中运行PyTorch,但是PyTorch的实际构建并未包括CUDA功能。 **详细解释及解决步骤:** ### 解释: - **PyTorch**:是一个用于深度学习和其他计算任务的强大工具包。 - **CUDA**:是一种并行计算平台和API,由NVIDIA提供,旨在让开发者利用GPU硬件加速计算。 当你安装了PyTorch并且系统中已经安装了CUDA驱动程序和相应的库文件(例如cuDNN),但是在尝试运行某些依赖CUDA的功能时出现了上述错误,这通常意味着在原始的PyTorch编译过程中,没有启用CUDA选项。 ### 解决步骤: 1. **确认环境配置**:首先检查您的Python环境是否确实包含CUDA版本的PyTorch。可以通过在命令行中输入 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来查看已安装的PyTorch版本,并注意其版本信息是否显示支持CUDA。 2. **安装CUDA版PyTorch**: 如果没有安装CUDA版的PyTorch,你需要重新安装它。通常需要指定正确的`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`选项来确保兼容您的GPU架构。例如,对于包含单个现代GPU的系统,命令可能如下所示: ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` 这里假设你使用的CUDA版本是11.3,具体的版本号可能会有所不同,请查阅PyTorch官方文档获取最新指南。 3. **检查安装日志**:如果你之前曾经尝试过安装,可以检查安装过程的日志文件(通常是`pip.log`或`install.log`)来看是否有关于未启用CUDA的提示信息。 4. **验证GPU支持**:使用`nvidia-smi`命令检查你的系统是否能够识别GPU及其版本号和是否支持CUDA。 5. **重新启动环境**:有时候,重启你的终端或开发环境会帮助解决一些临时的安装问题。 6. **更新或刷新依赖项**:有时,清理或刷新依赖项(如通过运行`conda clean --all` 或使用pip的清理命令)可以帮助解决问题。 ### 额外资源和相关问题: - **如何选择正确的CUDA版本?** - **为什么我的GPU型号不被支持?** - **如果我没有足够的GPU内存怎么办?** 通过按照上述步骤操作,你应该能成功解决 "torch not compiled with CUDA enabled" 的问题,并能够在CUDA环境下有效使用PyTorch
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