解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的问题

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled这个错误提示意味着你正在使用的PyTorch版本没有启用CUDA，但是你的代码试图在GPU上运行。解决这个问题的方法有几个。下面我将为你提供详细的步骤：

1. 确认你的GPU支持CUDA: 首先，你需要确认你的GPU是否支持CUDA。如果你的GPU不支持CUDA，那么即使你成功安装了带有CUDA的PyTorch，也无法在GPU上运行你的代码。
2. 安装CUDA: 如果你的GPU支持CUDA，那么你需要安装CUDA。你可以从NVIDIA的官方网站下载并安装适合你GPU的CUDA版本。
3. 安装PyTorch的CUDA版本: 安装完CUDA后，你需要安装PyTorch的CUDA版本。你可以使用pip或conda来安装PyTorch。例如，如果你想安装PyTorch的cuda100版本，你可以运行以下命令：
   使用pip:
   pip install torch==1.7.1+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
   或者使用conda:
   conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
4. 检查PyTorch是否正确安装: 安装完成后，你可以通过运行以下代码来检查PyTorch是否正确安装并启用了CUDA：
   pytorch —version
   如果一切顺利，你应该看到类似于“libtorch 1.7.1 CUDA 10.1”的输出，表示你的PyTorch已经启用了CUDA。
5. 检查代码中的GPU调用: 最后，你需要检查你的代码中是否有任何地方试图在GPU上运行，但实际上并没有启用CUDA。确保你的模型和数据都正确地移到了GPU上。例如，如果你使用的是PyTorch的DataLoader，确保你已经设置了pin_memory=True，以便将数据从GPU加载到CPU。
6. 更新PyTorch和CUDA版本: 如果上述步骤都无法解决问题，可能是由于你的PyTorch或CUDA版本过旧。尝试更新PyTorch和CUDA到最新版本，并再次尝试运行你的代码。
   希望这些步骤能帮助你解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的问题。如果你还有其他问题或需要更多帮助，请随时告诉我！