仅CPU pytorch正在崩溃，并出现错误AssertionError: Torch未在启用CUDA的情况下进行编译

问题描述： 仅使用CPU运行pytorch时出现崩溃，并显示错误信息AssertionError: Torch未在启用CUDA的情况下进行编译。

回答： AssertionError: Torch未在启用CUDA的情况下进行编译是由于pytorch在运行时尝试使用CUDA加速，但当前环境没有启用CUDA导致的错误。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的平台和编程模型。

解决这个问题的方法是禁用pytorch的CUDA支持，使其只使用CPU进行计算。可以通过以下步骤来实现：

1. 确保已经安装了pytorch的CPU版本。可以通过以下命令安装CPU版本的pytorch：
2. 确保已经安装了pytorch的CPU版本。可以通过以下命令安装CPU版本的pytorch：
3. 在代码的开头添加以下代码，将pytorch的CUDA支持禁用：
4. 在代码的开头添加以下代码，将pytorch的CUDA支持禁用：
5. 这将设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量为-1，表示不使用任何CUDA设备。
6. 重新运行代码，应该不再出现AssertionError: Torch未在启用CUDA的情况下进行编译的错误。

pytorch是一个开源的深度学习框架，具有易用性和灵活性，广泛应用于机器学习和深度学习任务。它支持多种硬件加速，包括CUDA和CPU。在使用pytorch时，根据实际需求选择合适的硬件加速方式非常重要。

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