Question

我正在尝试从this repo运行代码。我通过改变main.py中的第39/40行从

禁用了cuda

parser.add_argument('--type', default='torch.cuda.FloatTensor', help='type of tensor - e.g torch.cuda.HalfTensor')

到

parser.add_argument('--type', default='torch.FloatTensor', help='type of tensor - e.g torch.HalfTensor')

尽管如此，运行代码会给我以下异常：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 190, in <module>
    main()
  File "main.py", line 178, in main
    model, train_data, training=True, optimizer=optimizer)
  File "main.py", line 135, in forward
    for i, (imgs, (captions, lengths)) in enumerate(data):
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 201, in __next__
    return self._process_next_batch(batch)
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 221, in _process_next_batch
    raise batch.exc_type(batch.exc_msg)
AssertionError: Traceback (most recent call last):
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 62, in _pin_memory_loop
    batch = pin_memory_batch(batch)
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 123, in pin_memory_batch
    return [pin_memory_batch(sample) for sample in batch]
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 123, in <listcomp>
    return [pin_memory_batch(sample) for sample in batch]
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 117, in pin_memory_batch
    return batch.pin_memory()
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 82, in pin_memory
    return type(self)().set_(storage.pin_memory()).view_as(self)
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/storage.py", line 83, in pin_memory
    allocator = torch.cuda._host_allocator()
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 220, in _host_allocator
    _lazy_init()
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 84, in _lazy_init
    _check_driver()
  File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 51, in _check_driver
    raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

花了一些时间查看Pytorch github中的问题，但无济于事。请帮帮忙？

Answer 1

在macOS上，删除.cuda()对我有用。

Answer 2

如果查看data.py文件，可以看到函数：

def get_iterator(data, batch_size=32, max_length=30, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True):
    cap, vocab = data
    return torch.utils.data.DataLoader(
        cap,
        batch_size=batch_size, shuffle=shuffle,
        collate_fn=create_batches(vocab, max_length),
        num_workers=num_workers, pin_memory=pin_memory)

在main.py文件中被调用两次以获取train和dev数据的迭代器。如果你在pytorch中看到DataLoader类，那么有一个名为：

的参数

pin_memory（bool，optional） - 如果为True，数据加载器会在返回之前将张量复制到CUDA固定内存中。

True函数默认为get_iterator。结果你得到了这个错误。当您调用pin_memory函数时，您可以简单地将False参数值传递为get_iterator。

train_data = get_iterator(get_coco_data(vocab, train=True),
                          batch_size=args.batch_size,
                          ...,
                          ...,
                          ...,
                          pin_memory=False)

Answer 3

所以我正在使用Mac，尝试使用cuda之类的工具创建神经网络

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(28*28, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10),
    nn.LogSoftmax()
).cuda()

我的错误是我尝试创建nn，而Mac没有CUDA。因此，如果有人遇到相同的问题，只需删除.cuda()，您的代码就可以工作。

编辑：

没有CUDA，您将无法进行GPU计算。不幸的是，对于拥有Intel集成显卡的人来说，CUDA无法安装，因为它仅与NVIDIA GPU兼容。

如果您具有NVIDIA图形卡，则可能是我们的系统上已经安装了CUDA，否则，您可以安装它。

您可以购买与计算机兼容的外部图形，但仅此一项就需要300美元，更不用说连接性问题了。

否则，您可以使用： Google合作社，Kaggle内核（免费）
AWS，GCP（免费积分），PaperSpace（付费）

Answer 4

就我而言，我没有在Anaconda环境中安装启用了Cuda的PyTorch。请注意，您需要启用CUDA的GPU才能正常工作。

点击此链接即可为您拥有的特定版本的Cuda安装PyTorch：https://pytorch.org/get-started/locally/

就我而言，我安装了以下版本：康达安装pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit = 10.2 -c pytorch

Pytorch AssertionError：Torch未在启用CUDA的情况下编译

4 个答案: