Сообщение об ошибке «AssertionError: torch не скомпилирован с включенным CUDA» предполагает, что библиотека PyTorch не была создана с поддержкой CUDA, которая необходима для использования ускорения графического процессора. Вот несколько способов решения этой проблемы:

1. Проверьте установку CUDA: убедитесь, что CUDA правильно установлен в вашей системе и что его версия совместима с вашей установкой PyTorch. Вы можете проверить версию CUDA, запустив nvcc --versionв терминале.

2. Обновите PyTorch. Убедитесь, что вы используете последнюю версию PyTorch, включающую поддержку CUDA. Обновите PyTorch до последней версии, запустив pip install --upgrade torch.

3. Переустановите PyTorch. Если обновление PyTorch не решает проблему, возможно, вам придется переустановить PyTorch с нуля. Удалите существующую установку PyTorch с помощью pip uninstall torch, а затем переустановите ее с помощью pip install torch.

4. Проверьте доступность графического процессора. Убедитесь, что в вашей системе имеется совместимое устройство с графическим процессором и что оно распознается PyTorch. Вы можете проверить доступность вашего графического процессора, запустив torch.cuda.is_available()в Python.

5. Проверьте путь к набору инструментов CUDA. Убедитесь, что путь к набору инструментов CUDA правильно установлен в переменных среды вашей системы. Путь набора инструментов CUDA обычно необходимо добавить в переменную PATH.

6. Проверьте конфигурацию PyTorch. Если вы собрали PyTorch из исходного кода, дважды проверьте, включена ли у вас поддержка CUDA на этапе настройки. При необходимости пересоберите PyTorch с включенной поддержкой CUDA.

7. Проверьте установку драйвера графического процессора. Убедитесь, что в вашей системе установлены последние версии драйверов графического процессора. Посетите веб-сайт производителя графического процессора (NVIDIA, AMD и т. д.), чтобы загрузить и установить соответствующие драйверы.

8. Использовать версию PyTorch только для ЦП. Если у вас нет доступа к поддержке графического процессора или CUDA, вы можете использовать версию PyTorch только для ЦП. Установите версию только для ЦП, запустив pip install torch==1.9.0+cpuили последнюю доступную версию только для ЦП.

Не забудьте попробовать эти методы один за другим и протестировать PyTorch после каждого шага, чтобы определить решение, которое подойдет именно вам.