已过期60% 置信事实精确时间
requirements.txt中指定的torch、torchvision通常都是CPU版本，如果需要GPU加速，必须自行重新安装对应CUDA版本的GPU版PyTorch
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来源数
60%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/4
首次发现
有效期至：2026/10/2(已过期)
来源
GitHub项目复现全流程：从零开始的实战指南
bilibili论文发刊罗小黑2026/7/2
相关事实
待验证通过pip install -r requirements.txt安装的PyTorch默认是CPU版本，需要GPU加速必须自行重新安装对应CUDA版本的GPU版PyTorch80% 相似待验证出现'Torch not compiled with CUDA enabled'错误时，模型实际在CPU上训练，速度远慢于GPU69% 相似待验证GPU为内置焊死设计，无法像传统eGPU机箱那样自行更换显卡，未来想升级GPU只能整台更换66% 相似待验证GPU显存并非100%可用，因为GPU驱动、CUDA运行时上下文、显示输出和操作系统图形合成器都会预先占用一部分显存66% 相似待验证早期安装TensorFlow GPU版本需要配置多个依赖组件，CUDA版本与cuDNN版本不匹配会导致失败64% 相似
引用此条事实
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