assert torch.cuda.is_available(), "CUDA is not availabe on this machine." AssertionError: CUDA is not availabe on this machine.
這個錯誤信息表明你嘗試在PyTorch中使用CUDA（也就是NVIDIA的GPU加速），但是你的機器上似乎沒有可用的CUDA環境。
要解決這個問題，你可以按照以下步驟操作：
- 確認你的機器是否有NVIDIA GPU：
- 你可以通過運行
nvidia-smi命令（在Linux或macOS上）來查看是否有NVIDIA GPU以及它們的狀態。 - 如果你在Windows上，你可以查看設備管理器中的顯示適配器部分來確認是否有NVIDIA GPU。
- 你可以通過運行
- 安裝NVIDIA驅動程序：
- 如果你的機器有NVIDIA GPU但還沒有安裝驅動程序，你需要從NVIDIA的官方網站下載并安裝適合你GPU型號的最新驅動程序。
- 安裝CUDA Toolkit：
- CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于開發CUDA應用程序的軟件包。你需要下載并安裝與你的NVIDIA驅動程序和PyTorch版本兼容的CUDA Toolkit版本。
- 請注意，PyTorch的某些版本可能僅與特定版本的CUDA Toolkit兼容。
- 確認PyTorch是否正確安裝了GPU支持：
- 當你安裝PyTorch時，需要確保你安裝了支持CUDA的PyTorch版本。這通常意味著你需要在安裝命令中包含一個指定CUDA版本的參數，例如
torch==1.x.0+cu111（其中1.x.0是PyTorch版本號，cu111是與CUDA 11.1兼容的版本）。 - 你可以使用
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html命令來安裝預構建的PyTorch包，并確保指定正確的CUDA版本。
- 當你安裝PyTorch時，需要確保你安裝了支持CUDA的PyTorch版本。這通常意味著你需要在安裝命令中包含一個指定CUDA版本的參數，例如
- 確認環境變量：
- 在某些情況下，你可能需要設置一些環境變量來確保PyTorch可以正確地找到CUDA Toolkit。這些環境變量通常包括
PATH和LD_LIBRARY_PATH（在Linux上）或DYLD_LIBRARY_PATH（在macOS上）。
- 在某些情況下，你可能需要設置一些環境變量來確保PyTorch可以正確地找到CUDA Toolkit。這些環境變量通常包括
- 重新檢查你的代碼：
- 在確認以上所有步驟都已正確完成后，重新運行你的代碼并查看是否還會出現相同的錯誤。
如果你已經按照上述步驟操作但仍然遇到問題，那么可能是更具體的配置問題或兼容性問題。在那種情況下，你可能需要查看PyTorch的官方文檔或尋求社區的幫助來解決你的問題。
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