assert torch.cuda.is_available(), "CUDA is not availabe on this machine." AssertionError: CUDA is not availabe on this machine.

这个错误信息表明你尝试在PyTorch中使用CUDA（也就是NVIDIA的GPU加速），但是你的机器上似乎没有可用的CUDA环境。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 确认你的机器是否有NVIDIA GPU：
   • 你可以通过运行nvidia-smi命令（在Linux或macOS上）来查看是否有NVIDIA GPU以及它们的状态。
   • 如果你在Windows上，你可以查看设备管理器中的显示适配器部分来确认是否有NVIDIA GPU。
2. 安装NVIDIA驱动程序：
   • 如果你的机器有NVIDIA GPU但还没有安装驱动程序，你需要从NVIDIA的官方网站下载并安装适合你GPU型号的最新驱动程序。
3. 安装CUDA Toolkit：
   • CUDA Toolkit是NVIDIA提供的用于开发CUDA应用程序的软件包。你需要下载并安装与你的NVIDIA驱动程序和PyTorch版本兼容的CUDA Toolkit版本。
   • 请注意，PyTorch的某些版本可能仅与特定版本的CUDA Toolkit兼容。
4. 确认PyTorch是否正确安装了GPU支持：
   • 当你安装PyTorch时，需要确保你安装了支持CUDA的PyTorch版本。这通常意味着你需要在安装命令中包含一个指定CUDA版本的参数，例如torch==1.x.0+cu111（其中1.x.0是PyTorch版本号，cu111是与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命令来安装预构建的PyTorch包，并确保指定正确的CUDA版本。
5. 确认环境变量：
   • 在某些情况下，你可能需要设置一些环境变量来确保PyTorch可以正确地找到CUDA Toolkit。这些环境变量通常包括PATH和LD_LIBRARY_PATH（在Linux上）或DYLD_LIBRARY_PATH（在macOS上）。
6. 重新检查你的代码：
   • 在确认以上所有步骤都已正确完成后，重新运行你的代码并查看是否还会出现相同的错误。

如果你已经按照上述步骤操作但仍然遇到问题，那么可能是更具体的配置问题或兼容性问题。在那种情况下，你可能需要查看PyTorch的官方文档或寻求社区的帮助来解决你的问题。