Documentation updated

README.md

@@ -36,7 +36,8 @@ pip install torchcnnbuilder
 The minimum system requirements for using the library are a Python interpreter version >3.9 
 and access to a computing system running Windows/Linux. 
 The minimum hardware requirements include a processor (CPU) with 8 cores, 
-2GB of RAM, a graphics processor (GPU) with 8GB of VRAM, and 2GB of HDD storage.
+2GB of RAM, and 2GB of HDD storage, as well as a graphics processing unit (GPU) with 8 GB of VRAM, 
+supporting CUDA version 7 or higher.
 </details>
 <details><summary>Additional packages for examples run</summary>
 
@@ -73,6 +74,11 @@ encoder = model.encoder
 decoder = model.decoder
 ```
 
+For GPU mode (device="cuda"), only graphics cards supporting CUDA version >=7 can be used.
+Otherwise, only CPU mode is available (you must set device="cpu").
+
+
+
 ### Examples
 
 Extensive usage scenarios can be found in [examples](examples) folder.

README_RU.md

@@ -34,7 +34,7 @@ pip install torchcnnbuilder
 наличие интерпретатора Python версии >3.9 и доступ к вычислительной системе 
 под управлением OC Windows/Linux. Минимальные требования к аппаратному обеспечению 
 включают наличие процессора (CPU) с 8 ядрами, оперативной памяти (RAM) 2ГБ, 
-графического процессора (GPU) с 8 ГБ VRAM и хранилища HDD 2 ГБ.
+хранилища HDD 2 ГБ, а также графического процессора (GPU) с 8 ГБ VRAM, поддерживающего версию CUDA не меньше 7.
 </details>
 <details><summary>Доп.пакеты для примеров</summary>
 
@@ -71,6 +71,9 @@ encoder = model.encoder
 decoder = model.decoder
 ```
 
+Для GPU-режима (device="cuda") возможно только использвание видеокарт, поддерживающих версию CUDA >=7. 
+В противном случае, доступен только CPU режим (необходимо задать device="cpu").
+
 ### Примеры
 
 Сценарии использования можно найти в папке [examples](examples).

examples/README.md

@@ -44,4 +44,22 @@ Examples of models building and training:
 
 
 
-Step-by-step examples description presented in ipynb cells and code comments.
+Step-by-step examples description presented in ipynb cells and code comments.
+
+## Common Issues
+If you encounter the error ModuleNotFoundError: No module named 'torch':
+
+1. Verify that the command pip list | grep torch confirms that torch is installed.
+
+If torch appears in the command's output but the error persists, check that a Python virtual environment (venv) is created and used both for installing dependencies and when running your code.
+You can create a virtual environment as follows:
+
+```
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate
+```
+If the error continues, it is necessary to recreate the virtual environment from scratch and repeat the installation of TorchCNNBulder and its dependencies.
+
+2. An error such as *"Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is (7.0) - (12.0)"* can be caused by using an unsupported graphics card. TorchCNNBuidler only works with graphics cards that support CUDA versions >=7. In all other cases, operation is only possible in CPU mode.
+
+To run the examples, you need to change the line device="cuda" to device="cpu".

examples/README_RU.md

@@ -44,3 +44,24 @@
 
 Пошаговое описание примеров представлено в ячейках ноутбуков и в виде комментариев к коду.
 
+## Типовые проблемы
+
+1. В случае возникнования ошибки ModuleNotFoundError: No module named 'torch':
+- проверьте что команда pip list | grep подтверждает, что torch установлен
+- в случае, когда torch присутствует в выдачу команды, а ошибка сохраняется - проверьте, 
+что виртуальное окружение python (venv) создано и используется как для запуска зависимостей, так и при запуске кода.
+
+Виртуальное окружение может быть создано следующим образом:
+
+```
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate
+```
+
+При сохранении ошибки необходимо пересоздать виртуальное окружения с нуля и повторить установки TorchCNNBulder и его зависимостей.
+
+2. Ошибка вида "Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is (7.0) - (12.0)" может быть 
+вызвана использование неподдерживаемой видеокарты. TorchCNNBuidler поддерживает работы только с видеокартами, 
+обеспечивающими работу с версиями CUDA >=7. В иных случаях возможен только запуск в CPU-режиме.
+
+Для запуска примеров необходимо заменить строку device=”cuda” на device=”cpu”.