AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ⚠️ | Torch未编译为支持CUDA的完美解决方法 摘要 大家好，我是默语。...今天我们来讨论一个在深度学习框架PyTorch中常见的问题：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled。...错误解释 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： AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled PyTorch无法识别并使用GPU，因为在安装PyTorch时使用的包没有启用
本文摘要：本文已解决python安装pytorch时的torch.cuda.is_available() = False的问题，并总结提出了几种可用解决方案。...一、Bug描述 在我刚刚发的【2024保姆级图文教程】深度学习GPU环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda 深度学习环境配置 文章中（跳转链接：保姆级教程深度学习环境...） 在最后一步的时候出现了torch.cuda.is_available() = False的问题 截图如下： 当时快给我搞炸了，好不容易到最后一步了，那能怎么办，只能排查问题了。...7、系统权限问题：在某些情况下，权限问题可能会导致 CUDA 设备无法被访问。 8、CUDA 版本与 GPU 不兼容：安装的 CUDA 版本可能与你的 GPU 不兼容。...然后安装好之后，再输入代码torch.cuda.is_available() 再看看问题是否解决了。 方案二： Pytroch和CUDA版本不对应 很多同学，一定是没有对应好版本！
数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device() cuda是nvidia gpu的编程接口...，opencl是amd gpu的编程接口 is_available 返回false torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled...解决办法 重新编译 pytorch 使得编译时CUDA能够与运行时CUDA保持一致 pip uninstall pytorch # conda uninstall pytorch, if you use...重新安装CUDA使得其与pytorch编译的版本一致。 torch....__version__ #查看pytorch版本 torch.version.cuda #查看pytorch版本 查询cuda版本none，需要重新编译cuda cuda版本为none
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...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。...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。...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。...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
在本文中，我们将演示这个新功能的使用，以及介绍在使用它时可能遇到的一些问题。 我们将分享在调整 torch.compile API 时遇到的问题的几个例子。...这些例子并不全面，再实际运用是很可能会遇到此处未提及的问题，并且还要 torch.compile 仍在积极开发中，还有改进的空间。...在下面的代码块中，我们使用timm Python包(版本0.6.12)构建一个基本的Vision Transformer (ViT)模型，并在一个假数据集上训练它500步（不是轮次）。...当扩展到多个gpu时，由于在编译图上实现分布式训练的方式，比较性能可能会发生变化。具体细节看官方文档。...在图中包含损失函数 通过使用torch.compile调用包装PyTorch模型(或函数)来启用graph模式。但是损失函数不是编译调用的一部分，也不是生成图的一部分。
python setup.py develop # 安装 踩坑安装 讲道理这么复杂的环境配置已经足够折磨人了，但是在编译过程中也会冒出层出不穷、连绵不绝、匪夷所思的错误 错误 calling... ") is not allowed 看到上述两个错误去找mmcv源码中对应的行 不要取找torch代码中报错对应的行 错误原因是cuda与cpu编程时函数名不一样...将报错文件中的 floor 替换为 floorf 将报错文件中的 ceil 替换为 ceilf 具体有以下文件： 需要修改的文件 mmcv\mmcv\ops\csrc\deform_conv_cuda_kernel.cuh...” may not be initialized 到现在我也没有找到这个问题的原因，也没有解决 但是这个错误在使用ninja编译文件时不会报出来 错误 error: a member with an in-class...文件的第335行 加入一句： self.use_ninja = False 编译程序会一个一个编译，也可以找到编译的循环，选择自己想要编译的文件进行编译，从而得到完整的obj文件套装 编译完成的文件
【安装前提】 jetson上系统刷机前必须把cuda刷进去，否则安装pytorch是用不了cuda的，且不能更换系统自带python版本也不能更换手动自带cuda否则pytorch都是不能正常使用的。...版本支持的最高版本的torch wheel 安装包到Downloads目录下。...比如我的jetson是jetpack5.1.x对应下图中红框的torch安装包，需注意Python 版本为 3.8。...然后进行验证 import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果返回True则安装完成，False就要检查自己cuda是否安装或者更换过。...网络不行clone慢的话，直接下载压缩包到PC 再上传jetson，解压即可 unzip vision-0.16.2.zip 编译安装torchvision cd vision-0.16.2
初始化时在 12.2 驱动下出现 CUDA “无效参数”失败 部分使用 12.2 CUDA 驱动（版本 535）的用户报告在 NCCL 或对称内存初始化过程中遇到“CUDA 驱动错误：无效参数”的问题...该问题正在调查中，详情见 #150852。如果您是从源码编译的 PyTorch，已知的解决方法是使用 CUDA 12.2 工具包重新编译 PyTorch。...： • 修复转置索引生成 • 修复多范围变量内核调用 • 优化内核编译失败时的错误信息 • 修复大规模乘 错误修复 Python 前端 • 修复 torch.lerp 的类型提升问题 • 修复当同时使用...• 限制 Conv/Linear + 广播加法融合中另一个张量的形状 CUDA • 使 PYTORCH_NO_CUDA_MEMORY_CACHING 只有在值为 1 时生效 • 修复 cuda 初始化中的竞争条件...仅在设为1时生效 • 修复CUDA初始化中的竞态条件 • 修复部分64位索引问题，调整complex128扫描时的线程数量 • 修正topk中的内存行为以符合内存模型的正确性 • 修复UpSampleNearest3D
，SGLang 和 LMDeploy 第一时间支持了 V3 模型的原生 FP8 推理，同时 TensorRT-LLM 和 MindIE 则实现了 BF16 推理。...它们都采用了一种统一的框架，将多模态理解和生成任务整合到一个模型中，避免了传统方法中需要多个专用模型的复杂性。DeepSeek 将这些模型开源，支持学术界和工业界的研究和应用。...通过解耦视觉编码，解决了传统模型中视觉编码器在理解和生成任务中的冲突。简单、灵活且高效，性能优于之前的统一模型，甚至媲美专用模型。...\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 310, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not...compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled PS C:\Users\Administrator
虽然PyTorch官方在标准发布中尚未全面支持FP8，但是在2.2版本中PyTorch已经包含了对FP8的“有限支持”并且出现了2个新的变量类型，torch.float8_e4m3fn和 torch.float8...在下面的代码中，我们生成一个随机的浮点张量，并比较将它们转换为四种不同的浮点类型的结果: x = torch.randn(2, 2, device=device, dtype=f32_type) x_bf16...对比TE 未编译的TE FP8模型的性能明显优于我们以前的FP8模型，但编译后的PyTorch FP8模型提供了最好的结果。因为TE FP8模块不支持模型编译。...所以使用torch.compile会导致“部分编译”，即它在每次使用FP8时将计算分拆为多个图。 总结 在这篇文章中，我们演示了如何编写PyTorch训练脚本来使用8位浮点类型。...TE是一个非常好的库，因为它可以让我们的代码修改量最小，而PyTorch原生FP8支持虽然需要修改代码，并且还是在试验阶段（最新的2.3还是在试验阶段），可能会产生问题，但是这会让训练速度更快。
模型架构 我们定义了一个Vision Transformer (ViT)支持的分类模型(使用流行的timm Python包版本0.9.10)以及一个随机生成的数据集。...在下面的代码中，我们生成一个随机的浮点张量，并比较将它们转换为四种不同的浮点类型的结果： x = torch.randn(2, 2, device=device, dtype=f32_type) x_bf16...=device) ) 那么如何进行模型的训练呢，我们来做一个演示： import torch from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer...FP8线性层的使用使我们的模型的性能比我们的基线实验提高了47%(!!) 对比TE 未编译的TE FP8模型的性能明显优于我们以前的FP8模型，但编译后的PyTorch FP8模型提供了最好的结果。...因为TE FP8模块不支持模型编译。所以使用torch.compile会导致“部分编译”，即它在每次使用FP8时将计算分拆为多个图。
GeForce RTX 4060TI 、GeForce RTX 4070 等显卡，可以直接到官方下载驱动安装器： https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 一般来说，家用主机的出厂时都会安装好的驱动的...raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with...CUDA enabled 执行代码： import torch print(torch....pip install transformers==4.41.2 经历各种曲折，最后终于成功了： TORCH_USE_CUDA_DSA 错误 笔者碰到的问题应该是 GPU 性能不够导致的，该问题出现在...Azure A10 机器上，家用的 RTX 4060TI 没有出现这个问题。
之前记录过mmcv-full 1.2.7 在Win 10 下的安装记录，和 Windows 10 mmcv-full 1.3.6 安装记录，本以为可以安享一段时间宁静，突然发现1.3.6训练有问题，重新安装了.../cuda-downloads 具体流程可以参考之前的链接 注意安装时勾掉 Visual Studio Intgration 可能会报Nsight Visual Studio Edition...0.9.1 + cu11.1 此处一定要安装 1.8 以上的torch 因为 mmcv 在CUDA 11.1 下仅支持 1.8 版本的 torch CUDA torch 1.8 torch 1.7...-win_amd64.pyd文件，可以安装mmcv-full之后直接放在安装目录中，不需要编译直接可用 当python环境中没有安装pytorch时mmcv不会编译，可以顺利成功安装，这之后再放入pyd...显卡编译（算力 7.5） 由 960M 显卡编译（适用于算力 3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5） 由 1660 显卡编译（算力8.6） 前提是CUDA、python、torch
/cuda-downloads 具体流程可以参考之前的链接 注意安装时勾掉 Visual Studio Intgration 可能会报Nsight Visual Studio Edition...0.10.1 + cu11.1 此处一定要安装 1.8 以上的torch 因为 mmcv 在CUDA 11.1 下仅支持 1.8, 1.9版本的 torch CUDA torch 1.9 torch...win_amd64.pyd文件，可以安装mmcv-full之后直接放在安装目录中，不需要编译直接可用 当python环境中没有安装pytorch时mmcv不会编译，可以顺利成功安装，这之后再放入pyd...文件即可 编译时设置不同的算力值会生成不同算力的pyd文件 文件名：_ext.cp38-win_amd64.pyd 由 960M 显卡编译（算力 5.0） 由 960M 显卡编译（算力 6.1）...由 960M 显卡编译（算力 7.5） 由 960M 显卡编译（适用于算力 3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5） 前提是CUDA、python、torch、显卡算力等版本需要和我一致才能用
/cuda-downloads 具体流程可以参考之前的链接 注意安装时勾掉 Visual Studio Intgration 可能会报Nsight Visual Studio Edition.../ torchvision 0.9.1 + cu11.1 此处一定要安装 1.8 以上的torch 因为 mmcv 在CUDA 11.1 下仅支持 1.8 版本的 torch CUDA torch...中 编译安装 # build python setup.py build_ext # if success, cl will be launched to compile ops # install python...，一直提示 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required 尝试各种办法，装了啥都不行 最终重装系统解决的问题 最后分享我编译的_ext.cp38-win_amd64....pyd文件，可以安装mmcv-full之后直接放在安装目录中，不需要编译直接可用 前提是CUDA、python、torch等版本需要和我一致才能用 参考资料 https://blog.csdn.net
GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\libnvvp 查看 CUDA版本 nvcc -V 安装 pytorch三个库【torch、vision、audio】 页面检索...https://download.pytorch.org/whl/cpu 对标CUDA 11.3的内容才是需要的，选择cp39【==>编译器版本为 python 3.9】 # CUDA 11.3 pip.../whl/cu113 在网络环境差时，pytorch 离线安装方法：https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1H7Tk/?...1.3、安装结束 虚拟环境，科学计算库，pytorch 配置结束 conda list 1.4、 jupyter 连接虚拟环境 jupyter 默认在 base环境中 在虚拟环境中执行：...我认为，深度学习的学习过程中，必须掌握虚拟环境搭建、三大科学计算库、jupyter的使用，再就是有针对性地模型学习，保持对新技术出现的敏锐嗅觉。
智能检索：用户可以使用自然语言描述来检索特定的图像内容，即使该图像类别未在训练集中出现，例如在大规模图像库中的视觉搜索应用。...num_workers（int，可选，默认为 8）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的工作者数量。...batch_size（int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（
_classes 类别修改) 训练自己的数据集（步骤与之前样例中相同） 训练完成后对数据集进行处理，发现有些图片因为亮度不够或模糊而识别有误。...([0]).cuda() + rpn_loss_cls rpn_loss_bbox = torch.Tensor([0]).cuda() + rpn_loss_bbox RCNN_loss_cls =...torch.Tensor([0]).cuda() + RCNN_loss_cls RCNN_loss_bbox = torch.Tensor([0]).cuda() + RCNN_loss_bbox...问题二：assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError 解决：将datasets/pascal_voc.py中的如下代码的"-1...中的方法都试了一遍，莫名其妙的就跑通了。。。
，在使用 torch.compile 生成编译模型后，在实际启用模型服务之前最好运行一些预热步骤。...调试问题 通常来说，编译模式是不透明的并且难以调试，所以您可能经常会有这样的问题： 为什么我的程序在编译模式下崩溃？ 编译模式和 eager 模式下的精度是否能对齐？ 为什么我没有体验到加速？...它将在稳定版本中具有完整的功能。您可以设置 dynamic=True 以启用它。...DeepSpeed 和 Horovod 尚未经过测试，我们希望尽快启用它们。 手动梯度检查点（即torch.utils.checkpoint*）正在开发中，预计将在不久的将来启用。...启用它的工作正在进行中，AOTAutograd 的 min-cut partitioner 部分缓解了这种情况，它重新计算 backward 调用中的某些值以减少峰值内存使用。
这种方法的缺点是它需要一个单独的步骤来编译CUDA 内核，这可能有点麻烦。 在新版本中，PyTorch 提供了一个更好的系统来编写自己的 C++/CUDA 扩展。...实时编译：将需要编译的 C++/CUDA 文件列表传递给 torch.utils.cpp_extension.load，它将进行实时编译并为你缓存这些库。...＃4182 使用 numpy 数组，修复创建 CUDA 张量时的崩溃＃5850 在某些操作系统上，修复多处理进程中的空张量共享问题＃6229 autograd 还原 allow_unused 功能：当可微分输入未被使用或无法访问时抛出错误...= True 时的嵌入使用问题＃4686 当输入仅包含 padding_idx 时，修复反向传播过程的稀疏嵌入问题＃6211 处理从 CPU，GPU 空稀疏张量的复制问题。...＃6108 改善 DataLoader 中的信号处理问题＃4643 关闭时忽略 FileNotFoundError 问题＃5380 修复预处理的确定性问题＃4640 Optim 在加载优化程序状态字典时以提高张量生成的可用性
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