执行model.to(torch.device("cuda"))报错Torch未编译CUDA支持求助

问题核心原因 #

你遇到的AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误，本质是当前运行代码的Python环境中安装的PyTorch是CPU编译版本，或者CUDA环境和PyTorch版本不匹配，和本地是否安装CUDA、是否有支持CUDA的显卡没有直接关联。 #

分步排查步骤 #

• 第一步：验证当前PyTorch是否支持CUDA
  在你运行代码的VSCode对应虚拟环境终端中执行以下代码：

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

  如果返回False，可直接确认是当前环境的PyTorch不支持CUDA。
• 第二步：确认CUDA版本匹配性
  本地安装的CUDA大版本必须和PyTorch适配的CUDA版本保持一致，比如本地装的是CUDA 11.7，就不能安装适配CUDA 12.x或者CUDA 10.2的PyTorch版本，版本不兼容会直接导致识别失败。
  你可以在终端执行nvcc -V查看当前系统生效的CUDA版本，若命令执行失败说明CUDA环境变量未配置正确，需要手动把CUDA安装路径下的bin、libnvvp等目录添加到系统环境变量中。
• 第三步：确认Python环境一致性
  检查VSCode右下角选择的Python解释器，是否和你安装CUDA版PyTorch的虚拟环境一致，多环境共存时很容易出现选错解释器的问题，导致实际运行代码的环境里只有CPU版PyTorch。

修复方案 #

1. 先卸载当前环境中已安装的PyTorch相关包：

   pip uninstall torch torchvision torchaudio
   

2. 查找适配你本地CUDA版本的PyTorch官方安装命令，在对应虚拟环境中执行安装，不要直接使用默认的CPU版本安装命令。
3. 安装完成后重新执行torch.cuda.is_available()，返回True即配置完成，再运行项目代码即可解决报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者notBianca