极客笔记assertionerror: cuda is not available. please set num_gpus: 0 for running on CPU
在深度学习领域，使用GPU进行计算是非常常见的。GPU的并行计算能力可以显著加快模型训练的速度。然而，有时候我们希望在没有GPU的情况下运行代码，这时就需要设置num_gpus: 0来告诉程序只在CPU上运行。
什么是AssertionError
在编程中，AssertionError是一种异常类型，表示程序在运行时发现一个不合理的情况。如果程序遇到AssertionError，通常会终止运行并打印相关信息，以帮助开发者找到问题所在。
CUDA未可用的AssertionError
当使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow时，默认情况下会尝试使用CUDA来加速计算。如果你的机器上没有GPU，或者CUDA配置出现问题，就会出现AssertionError: CUDA is not available的错误。这时，我们可以通过设置num_gpus: 0来告诉框架只在CPU上运行。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何在PyTorch中设置num_gpus: 0来避免CUDA错误：
import torch
torch.cuda.is_available() # 检查CUDA是否可用
# 输出: False
# 设置num_gpus: 0
torch.cuda.set_device(torch.device('cpu'))
在上面的示例中，我们首先检查了CUDA是否可用，结果是False，说明当前机器上没有GPU。然后我们通过set_device方法将设备设置为CPU，避免了CUDA错误。
示例代码运行结果
False
通过设置num_gpus: 0，我们成功避免了CUDA错误，代码在CPU上运行正常。
总结
在没有GPU的情况下运行深度学习代码时，可能会遇到AssertionError: CUDA is not available的错误。此时，我们可以通过设置num_gpus: 0来告诉程序只在CPU上运行。