解决报错：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

最新推荐文章于 2025-06-19 11:12:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-19 11:12:37 发布 · 737 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

  1. 首先查看自己的cuda是否可用
torch.cuda.is_available()

在这里插入图片描述
这里我的cuda是不适配torch的，所以需要重新安装适配的torch

  1. 查看自己的cuda版本
    方法1
    在这里插入图片描述
    方法2
    在cmd处输入nvidia-smi
    在这里插入图片描述
    这样可以找到的自己的CUDA版本
  2. 安装符合自己版本的pytorch
    进入pytorch官网https://pytorch.org/get-started/locally/安装自己需要的pytorch
    这里都是最新版的Pytorch，如何没有你需要的版本，可以安装之前版本的pytorch
    在这里插入图片描述

因为我的cuda版本为11.7，这里我就安

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
成功解决raise AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled“)AssertionError: Torch not compiled
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-11 1万+
成功解决raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 File "F:\File_Anaconda\project_py37\envs\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, i.
cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决
qq_45504119的博客
04-09 1万+
感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题 事件发生： 报错：AssertionError:torch not compiled with cuda enabled 解决方法： 后来看到这个代码 parser.add_argument('--test_device', default="cuda:0", type=str, help='cuda...
解决AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled.docx
08-05
当运行pytorch代码出现报错： AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 本文主要是讲解如何解决上述问题
AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
m0_59705760的博客
07-12 5万+
AssertionError：Torch not compiled with CUDA enabled
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
最新发布
weixin_40388758的博客
06-19 404
这部分看起来是正确的，self.device 在初始化时被明确设置为 cpu，应该避免了 CUDA 相关问题。self.device = torch.device('cpu') # 强制保持 CPU。
torch报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法
2301_77428449的博客
10-25 2300
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
python安装cuda出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
-7的博客
03-21 3万+
在pycharm中模型训练时，出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled原因：CUDA和Torch版本不兼容。
成功解决：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
m0_74890428的博客
04-16 8万+
在运行pycharm项目的时候，出现了AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，主要可以归结于以下两个个方面： 1、没有安装GPU版本的pytorch，只是使用清华的镜像地址下载了CPU版本的pytorch 2、安装的CUDA和安装的pytorch的版本不相互对应
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled【pycharm/python3/pip】
PLCET的博客
11-15 7071
1.检查pytorch版本、是否有CUDA 2.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cuDNN 4.卸载pytorch 5.重新安装pytorch 6.问题解决
100%解决：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
qq_45826605的博客
05-14 1万+
100%完美解决Torch not compiled with CUDA enabled问题
报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled及解决办法，cuda安装失败个人解决办法，jupyter内核挂掉解决方法
xuanjiong的博客
03-01 3376
我在命令提示符中直接下载的torch为2.2版本，根据适配的版本，我最开始选择的是cuda12.1版本，但在最后安装的时候出现安装失败的情况（此处忘记截图了）经过网上的查阅，最终选择下载cuda11.8版本，这个版本可以正常安装，再通过pytorch官网找到对应的pytorch版本的命令，可以解决此问题，但问题依旧存在，最后是重启大法成功解决（个人认为是清除了加载缓存，解决重复加载的问题，因此可以恢复运行）首先需要在命令行输入nvidia-smi，查看个人电脑可使用的cuda版本。下图确认是否有cuda。
报错 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
dvbdkvadvhvkja的博客
08-26 554
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
AssertionError:torch not compiled with cuda enabled
为学日益 为道日损
01-11 1万+
anaconda里除了有python包之外（我们下载python可不就下载的这个包吗），还集成了很多数据分析用的包，不用我们再一一安装了。 如果在path里配置了anaconda的环境变量，anaconda prompt 和 cmd并无太大差别，只不过anaconda prompt更方便，更好用，有很多快捷键。 anaconda创建环境，激活，就可以在这个环境中下载需要的包的版本，即使与别的环境的版本冲突问题也被anaconda解决了，就这样用anaconda来管理不同的python环境。 在微信读书
torch报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法 torch适配CUDA降版本、选择gpu版本最终方案
热门推荐
当年月明的博客
02-27 8万+
torch适配CUDA降版本、选择gpu版本最终方案 torch报错RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10020). 以及AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled解决方法
AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled“)
ANNaScripter的博客
03-11 1451
​​​​​​如果是跑GPU，除了检查torch和cuda的对应版本是否一致以外，还要注意官网下载的torch版本开头是cuxxx而不是cpu pytorch各版本下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cpu版本： gpu版本： ...
A卡怎么解决：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
04-01
### 解决方案 当遇到 `AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` 错误时，这表明当前安装的 PyTorch 版本不支持 CUDA 或者未正确配置 GPU 支持。以下是针对 A 卡（AMD 显卡）环境的具体解决方案。 #### 1. 验证硬件和驱动程序兼容性 在解决问题之前，需确认显卡是否支持 ROCm（Radeon Open Compute Platform），这是 AMD 提供的一种开源计算框架[^3]。运行以下命令来验证系统是否已启用 ROCm： ```bash rocm-smi ``` 如果显示正常，则说明 ROCm 已经被正确安装；否则需要先安装 ROCm 并更新相关驱动程序[^1]。 #### 2. 安装适合的 PyTorch 版本 对于基于 AMD Radeon 的设备，PyTorch 社区提供了专门适配 ROCm 的构建版本。可以通过以下 pip 命令安装最新版支持 ROCm 的 PyTorch: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2 ``` 上述 URL 中指定了特定于 ROCm 的镜像源地址，请根据实际使用的 ROCm 版本来调整链接中的版本号[^2]。 #### 3. 测试 CUDA 和 GPU 可用性 完成安装之后，在 Python 脚本或者交互式环境中执行如下代码片段测试设置是否生效： ```python import torch print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 如果返回 True 表明可以访问到至少一块 NVIDIA 设备; 对于 A 卡应改为 rocm_is_available() print("GPU 数量：", torch.cuda.device_count()) print("torch 方法查看 CUDA 版本：", torch.version.cuda) print("当前 GPU 索引号：", torch.cuda.current_device()) ``` 注意这里提到的是 cuda 函数系列调用，而实际上对于 AMD 架构应当替换为对应的 roc 函数接口实现。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值