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PyTorch在使用GPU加速时，会出现”AssertionError: Assertion `device >= -1′ failed. “错误，其原因是PyTorch确认不了GPU是否可用或者没有正确配置GPU环境。以下是解决办法的完整攻略：

1. 检查GPU是否可用

首先确认你的设备上是否有可用的GPU。可以通过运行以下代码来检查：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出True，则说明你的设备支持GPU，否则需要更换设备或者GPU驱动程序。

1. 配置GPU环境

如果你的设备支持GPU，那么可以通过配置GPU环境来解决问题。首先，确保已经安装了相应的GPU驱动程序。然后安装CUDA Toolkit，它可以提供GPU加速所需的库和工具。你需要在安装前确认设备和CUDA的兼容性，在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus中可以找到相关信息。安装完成后，即可在代码中配置使用GPU加速：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # 如果有cuda则使用cuda
else:
    device = torch.device("cpu")           # 否则使用cpu
model.to(device)

1. 防止跨设备数据传输

在代码执行时，同一变量在GPU和CPU中的表示方式可能不同，可以通过detach()函数将Tensor从计算图中分离出来，防止跨设备数据传输导致错误：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # 如果有cuda则使用cuda
    model.to(device)
    input_tensor = input_tensor.to(device)
    output_tensor = model(input_tensor).detach().cpu()
else:
    output_tensor = model(input_tensor)

1. 确认PyTorch版本

最后检查一下安装的PyTorch是否和其他GPU软件包兼容。有时候可能需要安装特定版本的PyTorch来避免一些兼容性错误：

pip install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0

总之，”AssertionError: Assertion `device >= -1′ failed. “错误通常是由于GPU加速配置问题导致的。以上攻略可以帮助你解决这种错误，也可以帮助你更好地配置PyTorch的GPU环境。