我发现这是一个很受欢迎的问题,但我仍然找不到解决方案。
我正在尝试运行一个简单的存储库Here,它使用
PyTorch
。虽然我刚刚从 pytorch.org (1.2.0
) 将 Pytorch 升级到最新的 CUDA 版本,但它仍然抛出相同的错误。我使用的是 Windows 10,并使用 conda 和 python 3.7。
raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
如何解决问题?
这是我的
conda list
:
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 anaconda
_pytorch_select 1.1.0 cpu anaconda
_tflow_select 2.3.0 mkl anaconda
absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi
alabaster 0.7.12 py37_0 anaconda
anaconda 2019.07 py37_0 anaconda
anaconda-client 1.7.2 py37_0 anaconda
anaconda-navigator 1.9.7 py37_0 anaconda
anaconda-project 0.8.3 py_0 anaconda
argparse 1.4.0 pypi_0 pypi
asn1crypto 0.24.0 py37_0 anaconda
astor 0.8.0 pypi_0 pypi
astroid 2.2.5 py37_0 anaconda
astropy 3.2.1 py37he774522_0 anaconda
atomicwrites 1.3.0 py37_1 anaconda
attrs 19.1.0 py37_1 anaconda
babel 2.7.0 py_0 anaconda
backcall 0.1.0 py37_0 anaconda
backports 1.0 py_2 anaconda
backports-csv 1.0.7 pypi_0 pypi
backports-functools-lru-cache 1.5 pypi_0 pypi
backports.functools_lru_cache 1.5 py_2 anaconda
backports.os 0.1.1 py37_0 anaconda
backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py37_2 anaconda
backports.tempfile 1.0 py_1 anaconda
backports.weakref 1.0.post1 py_1 anaconda
beautifulsoup4 4.7.1 py37_1 anaconda
bitarray 0.9.3 py37he774522_0 anaconda
bkcharts 0.2 py37_0 anaconda
blas 1.0 mkl anaconda
bleach 3.1.0 py37_0 anaconda
blosc 1.16.3 h7bd577a_0 anaconda
bokeh 1.2.0 py37_0 anaconda
boto 2.49.0 py37_0 anaconda
bottleneck 1.2.1 py37h452e1ab_1 anaconda
bzip2 1.0.8 he774522_0 anaconda
ca-certificates 2019.5.15 0 anaconda
certifi 2019.6.16 py37_0 anaconda
cffi 1.12.3 py37h7a1dbc1_0 anaconda
chainer 6.2.0 pypi_0 pypi
chardet 3.0.4 py37_1 anaconda
cheroot 6.5.5 pypi_0 pypi
cherrypy 18.1.2 pypi_0 pypi
click 7.0 py37_0 anaconda
cloudpickle 1.2.1 py_0 anaconda
clyent 1.2.2 py37_1 anaconda
colorama 0.4.1 py37_0 anaconda
comtypes 1.1.7 py37_0 anaconda
conda 4.7.11 py37_0 anaconda
conda-build 3.18.9 py37_3 anaconda
conda-env 2.6.0 1 anaconda
conda-package-handling 1.3.11 py37_0 anaconda
conda-verify 3.4.2 py_1 anaconda
console_shortcut 0.1.1 3 anaconda
constants 0.6.0 pypi_0 pypi
contextlib2 0.5.5 py37_0 anaconda
cpuonly 1.0 0 pytorch
cryptography 2.7 py37h7a1dbc1_0 anaconda
cudatoolkit 10.0.130 0 anaconda
curl 7.65.2 h2a8f88b_0 anaconda
cycler 0.10.0 py37_0 anaconda
cython 0.29.12 py37ha925a31_0 anaconda
cytoolz 0.10.0 py37he774522_0 anaconda
dask 2.1.0 py_0 anaconda
dask-core 2.1.0 py_0 anaconda
decorator 4.4.0 py37_1 anaconda
defusedxml 0.6.0 py_0 anaconda
distributed 2.1.0 py_0 anaconda
docutils 0.14 py37_0 anaconda
entrypoints 0.3 py37_0 anaconda
et_xmlfile 1.0.1 py37_0 anaconda
ez-setup 0.9 pypi_0 pypi
fastcache 1.1.0 py37he774522_0 anaconda
fasttext 0.9.1 pypi_0 pypi
feedparser 5.2.1 pypi_0 pypi
ffmpeg 4.1.3 h6538335_0 conda-forge
filelock 3.0.12 py_0 anaconda
first 2.0.2 pypi_0 pypi
flask 1.1.1 py_0 anaconda
freetype 2.9.1 ha9979f8_1 anaconda
future 0.17.1 py37_0 anaconda
gast 0.2.2 py37_0 anaconda
get 2019.4.13 pypi_0 pypi
get_terminal_size 1.0.0 h38e98db_0 anaconda
gevent 1.4.0 py37he774522_0 anaconda
glob2 0.7 py_0 anaconda
google-pasta 0.1.7 pypi_0 pypi
graphviz 2.38.0 4 anaconda
greenlet 0.4.15 py37hfa6e2cd_0 anaconda
grpcio 1.22.0 pypi_0 pypi
h5py 2.9.0 py37h5e291fa_0 anaconda
hdf5 1.10.4 h7ebc959_0 anaconda
heapdict 1.0.0 py37_2 anaconda
html5lib 1.0.1 py37_0 anaconda
http-client 0.1.22 pypi_0 pypi
hypothesis 4.34.0 pypi_0 pypi
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 anaconda
icu 58.2 ha66f8fd_1 anaconda
idna 2.8 py37_0 anaconda
imageio 2.4.1 pypi_0 pypi
imageio-ffmpeg 0.3.0 pypi_0 pypi
imagesize 1.1.0 py37_0 anaconda
importlib_metadata 0.17 py37_1 anaconda
imutils 0.5.2 pypi_0 pypi
intel-openmp 2019.0 pypi_0 pypi
ipykernel 5.1.1 py37h39e3cac_0 anaconda
ipython 7.6.1 py37h39e3cac_0 anaconda
ipython_genutils 0.2.0 py37_0 anaconda
ipywidgets 7.5.0 py_0 anaconda
isort 4.3.21 py37_0 anaconda
itsdangerous 1.1.0 py37_0 anaconda
jaraco-functools 2.0 pypi_0 pypi
jdcal 1.4.1 py_0 anaconda
jedi 0.13.3 py37_0 anaconda
jinja2 2.10.1 py37_0 anaconda
joblib 0.13.2 py37_0 anaconda
jpeg 9b hb83a4c4_2 anaconda
json5 0.8.4 py_0 anaconda
jsonschema 3.0.1 py37_0 anaconda
jupyter 1.0.0 py37_7 anaconda
jupyter_client 5.3.1 py_0 anaconda
jupyter_console 6.0.0 py37_0 anaconda
jupyter_core 4.5.0 py_0 anaconda
jupyterlab 1.0.2 py37hf63ae98_0 anaconda
jupyterlab_server 1.0.0 py_0 anaconda
keras 2.2.4 0 anaconda
keras-applications 1.0.8 py_0 anaconda
keras-base 2.2.4 py37_0 anaconda
keras-preprocessing 1.1.0 py_1 anaconda
keyring 18.0.0 py37_0 anaconda
kiwisolver 1.1.0 py37ha925a31_0 anaconda
krb5 1.16.1 hc04afaa_7
lazy-object-proxy 1.4.1 py37he774522_0 anaconda
libarchive 3.3.3 h0643e63_5 anaconda
libcurl 7.65.2 h2a8f88b_0 anaconda
libiconv 1.15 h1df5818_7 anaconda
liblief 0.9.0 ha925a31_2 anaconda
libmklml 2019.0.5 0 anaconda
libpng 1.6.37 h2a8f88b_0 anaconda
libprotobuf 3.8.0 h7bd577a_0 anaconda
libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0 anaconda
libssh2 1.8.2 h7a1dbc1_0 anaconda
libtiff 4.0.10 hb898794_2 anaconda
libxml2 2.9.9 h464c3ec_0 anaconda
libxslt 1.1.33 h579f668_0 anaconda
llvmlite 0.29.0 py37ha925a31_0 anaconda
locket 0.2.0 py37_1 anaconda
lxml 4.3.4 py37h1350720_0 anaconda
lz4-c 1.8.1.2 h2fa13f4_0 anaconda
lzo 2.10 h6df0209_2 anaconda
m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6
m2w64-gcc-libs 5.3.0 7
m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7
m2w64-gmp 6.1.0 2
m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2
make-dataset 1.0 pypi_0 pypi
markdown 3.1.1 py37_0 anaconda
markupsafe 1.1.1 py37he774522_0 anaconda
matplotlib 3.1.0 py37hc8f65d3_0 anaconda
mccabe 0.6.1 py37_1 anaconda
menuinst 1.4.16 py37he774522_0 anaconda
mistune 0.8.4 py37he774522_0 anaconda
mkl 2019.0 pypi_0 pypi
mkl-service 2.0.2 py37he774522_0 anaconda
mkl_fft 1.0.12 py37h14836fe_0 anaconda
mkl_random 1.0.2 py37h343c172_0 anaconda
mock 3.0.5 py37_0 anaconda
more-itertools 7.0.0 py37_0 anaconda
moviepy 1.0.0 pypi_0 pypi
mpmath 1.1.0 py37_0 anaconda
msgpack-python 0.6.1 py37h74a9793_1 anaconda
msys2-conda-epoch 20160418 1
multipledispatch 0.6.0 py37_0 anaconda
mysqlclient 1.4.2.post1 pypi_0 pypi
navigator-updater 0.2.1 py37_0 anaconda
nbconvert 5.5.0 py_0 anaconda
nbformat 4.4.0 py37_0 anaconda
networkx 2.3 py_0 anaconda
ninja 1.9.0 py37h74a9793_0 anaconda
nltk 3.4.4 py37_0 anaconda
nose 1.3.7 py37_2 anaconda
notebook 6.0.0 py37_0 anaconda
numba 0.44.1 py37hf9181ef_0 anaconda
numexpr 2.6.9 py37hdce8814_0 anaconda
numpy 1.16.4 pypi_0 pypi
numpy-base 1.16.4 py37hc3f5095_0 anaconda
numpydoc 0.9.1 py_0 anaconda
olefile 0.46 py37_0 anaconda
opencv-contrib-python 4.1.0.25 pypi_0 pypi
opencv-python 4.1.0.25 pypi_0 pypi
openpyxl 2.6.2 py_0 anaconda
openssl 1.1.1c he774522_1 anaconda
packaging 19.0 py37_0 anaconda
pandas 0.24.2 py37ha925a31_0 anaconda
pandoc 2.2.3.2 0 anaconda
pandocfilters 1.4.2 py37_1 anaconda
parso 0.5.0 py_0 anaconda
partd 1.0.0 py_0 anaconda
path.py 12.0.1 py_0 anaconda
pathlib2 2.3.4 py37_0 anaconda
patsy 0.5.1 py37_0 anaconda
pattern 3.6 pypi_0 pypi
pdfminer-six 20181108 pypi_0 pypi
pep8 1.7.1 py37_0 anaconda
pickleshare 0.7.5 py37_0 anaconda
pillow 6.1.0 py37hdc69c19_0 anaconda
pip 19.1.1 py37_0 anaconda
pkginfo 1.5.0.1 py37_0 anaconda
pluggy 0.12.0 py_0 anaconda
ply 3.11 py37_0 anaconda
portend 2.5 pypi_0 pypi
post 2019.4.13 pypi_0 pypi
powershell_shortcut 0.0.1 2 anaconda
proglog 0.1.9 pypi_0 pypi
prometheus_client 0.7.1 py_0 anaconda
prompt_toolkit 2.0.9 py37_0 anaconda
protobuf 3.7.1 pypi_0 pypi
psutil 5.6.3 py37he774522_0 anaconda
public 2019.4.13 pypi_0 pypi
py 1.8.0 py37_0 anaconda
py-lief 0.9.0 py37ha925a31_2 anaconda
pybind11 2.3.0 pypi_0 pypi
pycodestyle 2.5.0 py37_0 anaconda
pycosat 0.6.3 py37hfa6e2cd_0 anaconda
pycparser 2.19 py37_0 anaconda
pycrypto 2.6.1 py37hfa6e2cd_9 anaconda
pycryptodome 3.8.2 pypi_0 pypi
pycurl 7.43.0.3 py37h7a1dbc1_0 anaconda
pydot 1.4.1 pypi_0 pypi
pyflakes 2.1.1 py37_0 anaconda
pygments 2.4.2 py_0 anaconda
pylint 2.3.1 py37_0 anaconda
pyodbc 4.0.26 py37ha925a31_0 anaconda
pyopenssl 19.0.0 py37_0 anaconda
pyparsing 2.4.0 py_0 anaconda
pyqt 5.9.2 py37h6538335_2 anaconda
pyreadline 2.1 py37_1 anaconda
pyrsistent 0.14.11 py37he774522_0 anaconda
pysocks 1.7.0 py37_0 anaconda
pytables 3.5.2 py37h1da0976_1 anaconda
pytest 5.0.1 py37_0 anaconda
pytest-arraydiff 0.3 py37h39e3cac_0 anaconda
pytest-astropy 0.5.0 py37_0 anaconda
pytest-doctestplus 0.3.0 py37_0 anaconda
pytest-openfiles 0.3.2 py37_0 anaconda
pytest-remotedata 0.3.1 py37_0 anaconda
python 3.7.3 h8c8aaf0_1 anaconda
python-dateutil 2.8.0 py37_0 anaconda
python-docx 0.8.10 pypi_0 pypi
python-graphviz 0.11.1 pypi_0 pypi
python-libarchive-c 2.8 py37_11 anaconda
pytorch 1.2.0 py3.7_cpu_1 [cpuonly] pytorch
pytube 9.5.1 pypi_0 pypi
pytz 2019.1 py_0 anaconda
pywavelets 1.0.3 py37h8c2d366_1 anaconda
pywin32 223 py37hfa6e2cd_1 anaconda
pywinpty 0.5.5 py37_1000 anaconda
pyyaml 5.1.1 py37he774522_0 anaconda
pyzmq 18.0.0 py37ha925a31_0 anaconda
qt 5.9.7 vc14h73c81de_0 [vc14] anaconda
qtawesome 0.5.7 py37_1 anaconda
qtconsole 4.5.1 py_0 anaconda
qtpy 1.8.0 py_0 anaconda
query-string 2019.4.13 pypi_0 pypi
request 2019.4.13 pypi_0 pypi
requests 2.22.0 py37_0 anaconda
rope 0.14.0 py_0 anaconda
ruamel_yaml 0.15.46 py37hfa6e2cd_0 anaconda
scikit-image 0.15.0 py37ha925a31_0 anaconda
scikit-learn 0.21.2 py37h6288b17_0 anaconda
scipy 1.3.0 pypi_0 pypi
scipy-stack 0.0.5 pypi_0 pypi
seaborn 0.9.0 py37_0 anaconda
send2trash 1.5.0 py37_0 anaconda
setuptools 41.1.0 pypi_0 pypi
simplegeneric 0.8.1 py37_2 anaconda
singledispatch 3.4.0.3 py37_0 anaconda
sip 4.19.8 py37h6538335_0 anaconda
six 1.12.0 py37_0 anaconda
snappy 1.1.7 h777316e_3 anaconda
snowballstemmer 1.9.0 py_0 anaconda
sortedcollections 1.1.2 py37_0 anaconda
sortedcontainers 2.1.0 py37_0 anaconda
soupsieve 1.8 py37_0 anaconda
sphinx 2.1.2 py_0 anaconda
sphinxcontrib 1.0 py37_1 anaconda
sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0 anaconda
sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0 anaconda
sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0 anaconda
sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0 anaconda
sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0 anaconda
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0 anaconda
sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0 anaconda
spyder 3.3.6 py37_0 anaconda
spyder-kernels 0.5.1 py37_0 anaconda
sqlalchemy 1.3.5 py37he774522_0 anaconda
sqlite 3.29.0 he774522_0 anaconda
statsmodels 0.10.0 py37h8c2d366_0 anaconda
summa 1.2.0 pypi_0 pypi
sympy 1.4 py37_0 anaconda
tbb 2019.4 h74a9793_0 anaconda
tblib 1.4.0 py_0 anaconda
tempora 1.14.1 pypi_0 pypi
tensorboard 1.14.0 py37he3c9ec2_0 anaconda
tensorboardx 1.8 pypi_0 pypi
tensorflow 1.14.0 mkl_py37h7908ca0_0 anaconda
tensorflow-base 1.14.0 mkl_py37ha978198_0 anaconda
tensorflow-estimator 1.14.0 py_0 anaconda
tensorflow-mkl 1.14.0 h4fcabd2_0 anaconda
termcolor 1.1.0 pypi_0 pypi
terminado 0.8.2 py37_0 anaconda
testpath 0.4.2 py37_0 anaconda
tk 8.6.8 hfa6e2cd_0 anaconda
toolz 0.10.0 py_0 anaconda
torchvision 0.4.0 py37_cpu [cpuonly] pytorch
tornado 6.0.3 py37he774522_0 anaconda
tqdm 4.32.1 py_0 anaconda
traitlets 4.3.2 py37_0 anaconda
typing 3.6.6 pypi_0 pypi
typing-extensions 3.6.6 pypi_0 pypi
unicodecsv 0.14.1 py37_0 anaconda
urllib3 1.24.2 py37_0 anaconda
validators 0.13.0 pypi_0 pypi
vc 14.1 h0510ff6_4 anaconda
vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 anaconda
wcwidth 0.1.7 py37_0 anaconda
webencodings 0.5.1 py37_1 anaconda
werkzeug 0.15.4 py_0 anaconda
wheel 0.33.4 py37_0 anaconda
widgetsnbextension 3.5.0 py37_0 anaconda
win_inet_pton 1.1.0 py37_0 anaconda
win_unicode_console 0.5 py37_0 anaconda
wincertstore 0.2 py37_0 anaconda
winpty 0.4.3 4 anaconda
wrapt 1.11.2 py37he774522_0 anaconda
xlrd 1.2.0 py37_0 anaconda
xlsxwriter 1.1.8 py_0 anaconda
xlwings 0.15.8 py37_0 anaconda
xlwt 1.3.0 py37_0 anaconda
xz 5.2.4 h2fa13f4_4 anaconda
yaml 0.1.7 hc54c509_2 anaconda
youtube-dl 2019.8.2 pypi_0 pypi
zc-lockfile 1.4 pypi_0 pypi
zeromq 4.3.1 h33f27b4_3 anaconda
zict 1.0.0 py_0 anaconda
zipp 0.5.1 py_0 anaconda
zlib 1.2.11 h62dcd97_3 anaconda
zstd 1.3.7 h508b16e_0 anaconda
你不必通过 anaconda 安装它,你可以从他们的网站安装 cuda。安装结束后,打开一个新终端并使用以下命令检查您的 cuda 版本:
>>> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Nov_18_09:52:33_Pacific_Standard_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30672275_0
我的是V11.5
然后去这里选择你的操作系统和首选的包管理器(pip或anaconda),以及你安装的cuda版本,然后复制生成的安装命令,我得到:
pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio===0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
请注意,对我来说,我安装了 python 3.10,但我的项目运行超过 3.9,所以要么使用虚拟环境,要么显式运行你想要的基本解释器的 pip (例如
C:\Software\Python\Python39\python.exe -m pip install .....
)
否则你会遇到Could not find a version that satisfies the requirement torch
错误
然后打开 python 控制台并检查 cuda 可用性
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
你是如何安装pytorch的?听起来你安装的 pytorch 没有 CUDA 支持。 https://pytorch.org/ 有关于如何安装支持 cuda 的 pytorch 的说明。
在这种情况下,我们有以下命令:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
或使用最新 cudatoolkit 版本的命令。
卸载软件包并使用 pip 重新安装它为我解决了这个问题。
1.
conda remove pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit
2.
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
试试这个:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
首先激活您的环境。将
conda activate <name>
然后查看您机器中的cuda版本。查看cuda版本:
nvcc --version
现在可用于 CUDA 10.1:
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
对于 CUDA 10.0 使用:
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
对于 CUDA 9.2 使用:
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
您也可以访问此链接查看
pytorch
和相应的torchvision
版本。
这里还要注意的一点是,如果您在 anaconda 环境中安装支持 CUDA 的 PyTorch,请确保 Python 版本应为 3.7-3.9。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
我在 python 3.10 中遇到了同样的“断言错误:Torch 未在启用 CUDA 的情况下编译”。
您似乎没有安装支持 CUDA 的 Pytorch。
尝试使用
检查您的 CUDA 版本nvcc --version
或
nvidia-smi
从原始 pytorch 发行版安装到您的 conda 环境中 https://pytorch.org/get-started/locally/
第1步:安装Xcode 安装命令行工具:
xcode-select --install
第2步:设置新的conda环境
conda create -n torch-gpu python=3.8
conda activate torch-gpu
第 2 步:安装 PyTorch 软件包
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly
第3步:安装Jupyter笔记本以验证安装
conda install -c conda-forge jupyter jupyterlab
jupter-notebook
创建新的笔记本文件并执行此代码
dtype = torch.float
device = torch.device("mps")
# Create random input and output data
x = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, device=device, dtype=dtype)
y = torch.sin(x)
# Randomly initialize weights
a = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)
b = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)
c = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)
d = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)
learning_rate = 1e-6
for t in range(2000):
# Forward pass: compute predicted y
y_pred = a + b * x + c * x ** 2 + d * x ** 3
# Compute and print loss
loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()
if t % 100 == 99:
print(t, loss)
# Backprop to compute gradients of a, b, c, d with respect to loss
grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)
grad_a = grad_y_pred.sum()
grad_b = (grad_y_pred * x).sum()
grad_c = (grad_y_pred * x ** 2).sum()
grad_d = (grad_y_pred * x ** 3).sum()
# Update weights using gradient descent
a -= learning_rate * grad_a
b -= learning_rate * grad_b
c -= learning_rate * grad_c
d -= learning_rate * grad_d
print(f'Result: y = {a.item()} + {b.item()} x + {c.item()} x^2 + {d.item()} x^3')
如果您没有看到任何错误,则一切都按预期进行!
pyenv 本地 3.8.6 诗歌 env 使用 $(pyenv which python) 诗歌运行 pip install -U pip 'setuptools==59.5.0' 诗歌安装
此错误是由于设备不正确而发生的。确保在每次实验之前运行此代码片段。
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
device
我也遇到过这个问题。我的解决方案是非俄罗斯IP。 Pycharm 和 Keras 也不起作用。
在 jupyter Notebook IDE 中,运行以下代码:
! pip 安装 torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
并再次测试!
解决了这个:
pip uninstall torch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
找到这里。