Torch not compiled with CUDA enabled 报错的归纳总结

作者：从前慢现在也慢 | 2024-02-09 12:03:50

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torch not compiled with cuda enabled

以前总是嫌装环境太麻烦，碰到些需要用到GPU的项目都不想去复现了。。。这次因为论文需要，下定决心要把pytorch的安装问题搞定，但是期间遇到了很多问题，最烦人的莫过于这个' AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled'

这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功，以及版本是否正确！

1）查看版本

查看pytroch版本


>>> import torch
>>> print(torch.__version__)

cuda和cudnn版本


import torch
torch.cuda.is_available()   # 检查cuda是否可用
torch.version.cuda          # 查看cuda版本


torch.backends.cudnn.is_available()  # 检查cudnn是否可用
torch.backends.cudnn.version()       # 查看cudnn版本

torch和torchvision版本


import torch
torch.__version__


import torchvision
torchvision.__version__

2）确认对应版本，下载与安装

pytorch官网链接如下Start Locally | PyTorch

可以根据自己的显卡选择能承载的pytorch版本，参考链接：

过往pytorch链接点击官网图中的红字部分“install previous versions of PyTorch.”即可

根据pytorch版本不同，所适用的torch和torchvision皆可通过pytorch官网直接查找，以下为官网链接 Previous PyTorch Versions | PyTorch

如何使用？以pytorch 1.12.0版本为例

上图为官网中1.12.0版本的部分，可以看到我们有conda和wheel两种方式进行torch和torchvision的下载，从两种方式中选一种即可。OSX、Linux和Windows表示你所使用的系统。代码中出现的cuda版本都是该pytorch版本所适用的。

其中的方法总结下来就是自己手动下载然后pip install该文件，下载地址为：

需要注意不要下载错误文件！！文件名称的含义参考该博主：

cudnn官网中贴心的给每个cuda版本都给出了适用的cudnn版本，找对应的下载即可，以下为官网链接

首先输入下列代码


import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

1）输出为False

2）输出为True

总之就是需要创建新环境，我也不清楚原因。。。

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如何查看pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision的版本并且进行下载安装？