关于 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 问题

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一、前言

最近喜欢上了 ComfyUI ,在安装的过程中,出现了

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

网上有很多文章都在讲怎么解决,没啥意思,本篇会视图搞懂啥是 CUDA,为 Torch 是基于 CUDA 的

二、正文

2.1 CUDA 是什么

全称:Compute Unified Architecture,是 Nvidia's GPUs 上的通用处理平台。不需要顺序执行的任务,可以利用GPU中的 CUDA 实现并行计算

借助 C、C++ 和 Fortran 语言支持,使用 CUDA 将计算密集型任务运行到 Nvidia GPU 非常容易。 CUDA 被用于需要大量计算能力的领域,或者可以并行化并且需要高性能的场景。机器学习、医学研究和分析、物理学、超级计算、加密货币挖掘、科学建模和模拟等领域都在使用 CUDA。

2.2 Intel(R) Lris(R)Xe Graphics 是什么

为什么介绍它呢?原因很简单,因为我使用的笔记本的显卡就是它。它是 Intel 的集成显卡。所以如果你的也是这样的。那么恭喜你。网上多数解决方案,肯定解决不了 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 。

三、AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 怎么解

3.1 步骤1:检查GPU是否支持CUDA

首先,确保你的GPU支持CUDA。你可以访问NVIDIA官网查看你的GPU是否支持CUDA。如果你的GPU不支持CUDA,那么你需要更换支持CUDA的GPU或者在CPU上运行你的PyTorch程序。

3.2 安装支持CUDA的PyTorch版本

如果你确定你的GPU支持CUDA,那么接下来需要安装支持CUDA的PyTorch版本。你可以从PyTorch官网下载对应你GPU型号和操作系统的安装包。在下载安装包时,请确保选择支持CUDA的版本。

3.3 安装CUDA工具包

在安装PyTorch之前,你需要先安装CUDA工具包。你可以从NVIDIA官网下载对应你GPU型号和操作系统的CUDA工具包。安装完成后,你需要将CUDA工具包的路径添加到系统环境变量中。具体操作方法可以参考CUDA安装文档。

3.4 重新安装PyTorch

安装好CUDA工具包后,重新安装PyTorch。按照之前下载的PyTorch安装包进行安装,确保选择与你的GPU和操作系统相匹配的版本。在安装过程中,确保勾选"Install CUDA"选项,以便将PyTorch与CUDA集成。

3.5 验证安装

完成以上步骤后,验证PyTorch是否正确安装了CUDA支持。打开Python终端,输入以下命令:

import torch

如果成功导入PyTorch库,那么说明你已经成功安装了支持CUDA的PyTorch版本。接下来,你可以尝试运行你的PyTorch程序,看看是否还会出现"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"错误。

3.6 总结

  1. 如何解: 进入 pytorch官网,pytorch.org/get-started... 选择合适的方式下载合适的包
  2. 合适选择方法,例如 inter 显卡,不要用 cuda 相关的方法:

torch.device(torch.cuda.current_device())

三、总结

CUDA 是 Nvidia's GPUs 上的通用处理平台,用于实现并行计算。如果出现 "AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled" 错误,需要检查GPU是否支持CUDA,并安装支持CUDA的PyTorch版本以及CUDA工具包,然后重新安装PyTorch进行验证。

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