#5897 Traceback (most recent call last): File

原因分析

这是因为您的 PyTorch 未安装 CUDA 支持（torch.cuda 不可用），通常由以下原因导致：

• 您使用的是 CPU 版 PyTorch（打包版可能未包含 CUDA 依赖）
• 或者系统缺少 CUDA 工具包 / cuDNN（软件要求 CUDA 12.8 + cuDNN 9.11）
• 另外，v3.96 版本较旧，推荐升级到最新 v4.06 版本以获得更好的 CUDA 兼容性。

解决方案

1. 如果您没有 NVIDIA 显卡：请勿勾选主界面上的 CUDA加速 选项，直接使用 CPU 模式即可（速度较慢但功能正常）。

2. 如果您有 NVIDIA 显卡：

   • 确保已安装 CUDA 12.8+ 和 cuDNN 9.11+，并正确配置环境变量（bin 和 lib 目录加入 Path）。
   • 您的软件版本较旧（v3.96），建议先升级到最新版（v4.06），新版本对 CUDA 检测和兼容性更好。
   • 升级后如果仍报错，请确保 torch 版本支持 CUDA。可以打开命令提示符输入 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" 检查。如果返回 False，说明 PyTorch 未正确安装 CUDA 版本。
3. 临时绕过：在高级选项中，将 GPU 线程数设为 0，并取消勾选 CUDA 加速，强制使用 CPU 处理。

请查阅相关文档：

• Windows 上配置 CUDA 和 cuDNN
• 常见问题 FAQ