Qu'est-ce que torch not compiled with cuda enabled ?

"Torch not compiled with CUDA enabled" est un message d'erreur courant rencontré lors de l'utilisation du framework de Deep Learning PyTorch. Ce message indique que l'installation de PyTorch sur votre système n'a pas été configurée pour utiliser CUDA, qui est une plateforme de calcul parallèle développée par NVIDIA pour accélérer les calculs sur les cartes graphiques.

CUDA permet d'exploiter la puissance de calcul des GPU pour traiter des tâches d'apprentissage en profondeur de manière beaucoup plus rapide que les CPU traditionnels. Cela est particulièrement important lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données et des architectures de réseaux de neurones complexes.

Pour résoudre ce problème, vous pouvez soit compiler PyTorch avec CUDA activé, soit installer la version précompilée de PyTorch qui est compatible avec votre système et votre version de CUDA. Voici les étapes pour résoudre ce problème :

1. Vérifiez votre version de CUDA : Exécutez la commande nvcc --version dans un terminal pour vérifier si CUDA est installé sur votre système. Assurez-vous que la version de CUDA installée correspond à la version prise en charge par la version de PyTorch que vous essayez d'utiliser.

2. Installez PyTorch avec CUDA activé : Si vous avez déjà installé PyTorch sans CUDA activé, vous devrez probablement réinstaller PyTorch avec la version qui prend en charge CUDA. Consultez la documentation officielle de PyTorch pour obtenir des instructions détaillées sur l'installation de PyTorch avec CUDA.

3. Vérifiez les dépendances : Assurez-vous que toutes les dépendances requises pour PyTorch avec CUDA sont correctement installées. Cela comprend les pilotes graphiques NVIDIA mis à jour, la version compatible de CUDA Toolkit, et éventuellement les bibliothèques cuDNN requises.

4. Vérifiez l'environnement : Assurez-vous que votre environnement est correctement configuré pour utiliser CUDA. Cela peut inclure la définition des variables d'environnement liées à CUDA, telles que LD_LIBRARY_PATH, PATH, etc.

Si vous rencontrez toujours des problèmes après avoir suivi ces étapes, il est recommandé de consulter la documentation et les forums de PyTorch, où vous pourrez trouver des solutions spécifiques à votre configuration système.