module ‘torch‘ has no attribute ‘gesv‘

最新推荐文章于 2024-09-07 01:00:00 发布
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在尝试运行一篇博客的代码时，遇到了`torch'hasnoattribute'gesv`的错误。该问题源于使用了不支持该方法的PyTorch版本。在Anaconda的虚拟环境中，通过修改`transform.py`文件，将代码调整为适应PyTorch 1.9版本的写法，成功解决了问题。

解决module ‘torch’ has no attribute 'gesv’

在学习一篇博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/66506214的时候, 在学校的服务器上运行它给的代码.

在运行这段代码的时候遇到了这个问题’torch’ has no attribute ‘gesv’
在这里插入图片描述
之后我进入anaconda(我是在anaconda的虚拟环境中运行的),在envs->pt(我的虚拟环境名)->lib->python3.9(我依赖的是python3.9)->site-packages->fastai->vision->models中找到transform.py文件, 在这个文件中找到
这部分代码. 这是我修改过的代码, 本来的代码是下面那行, 因为我用的pytorch是1.9的版本, 所以改成上面那行就解决问题了

注: 我是在服务器上找到路径, 本地的anaconda的路径有一些差别, 大概是anaconda->envs->pt(虚拟环境名)->Lib->lib->site-packages之后应该一样了.

成功解决AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘sparse_csc‘
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05-12 6579
我在使用 `PyTorch` 和 `torch-geometric` 在训练图神经网络的时候出现了 `AttributeError: module 'torch' has no attribute 'sparse_csc'` 这个问题。
AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘解决方案
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对python中解决错误AttributeError: module ‘torch.nn.parameter‘ has no attribute ‘UninitializedParameter‘提供了解决方法
module 'torch' has no attribute 'gesv'
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08-15 2084
新版torch不支持gesv，使用solve函数。 Kt, _ = torch.gesv(P.mm(H.t()).t(), S) 改成 Kt, _ = torch.solve(P.mm(H.t()).t(), S) 转载于:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11360206.html
AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘gesv‘
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03-30 2594
我的torch版本是 >>> import torch >>> torch.__version__ '1.8.1+cpu' >>> 使用时一直出现AttributeError: module ‘torch’ has no attribute 'gesv’这个错误 这是因为torch1.8.1是最新版很多接口发生了变化下载旧版本可以解决这个问题。 pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -f
module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘问题解决
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
11-07 5281
torch模块中没有'_six'属性，所以运行出错。
AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘float‘解决方案
weixin_43178406的博客
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AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
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在NVIDIA Jetson xavier NX上面安装了torch之后，在import的时候提示AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six Google 搜索得到如下答案， 抱着试一试的心态，重启了下，结果问题解决
解决AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘version‘问题
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08-26 8417
使用pytorch搭建神经网络结构的过程中出现AttributeError: module 'torch' has no attribute 'version'报错，虽然报错说找不到attribute 'version'，但是print(torch.__version__)还是能输出torch版本号。然后查到一个解决办法说找不到attribute 'version'是因为‘__version__’前后是两个'_'，就开始找如何修改'version'变成‘__version__’。
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导入torch后，通过torch.__version__语句查看时出现如标题所示的报错。在导入torch的geometric库前，需查看电脑安装的torch版本。解决方法是version前后是2个“_”，添加后即可查看。
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这个错误折腾了一下午，最后发现既不是torch版本问题，也不是python环境问题，只要把代码里的nn.module改成nn.Module就好了。 就无语。
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12-09 4942
这个错误表明你正在尝试访问torch模块的一个不存在的属性'_C'。这可能是因为你使用的PyTorch版本与你的代码不兼容。请检查你的PyTorch版本，并确保它与你的项目要求的版本一致。如果你的PyTorch版本过低，你可以尝试升级到最新版本。如果问题仍然存在，你可能需要检查你的代码，确保你没有错误地引用了不存在的属性。
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看了下原因为没有装pytorch。（印象中是装了的不知道什么时候这台服务器没有了。解决方案：到pytorch官网上找到对应的cuda版本的pytorch安装即可。比如我的是cuda 10.2（使用nvcc -V命令查看）那么就是使用以下命令安装——
module torch has no attribute 'optim'
最新发布
11-18
`'module torch has no attribute 'optim''` 错误通常表示 Python 解释器在 `torch` 模块中找不到 `optim` 子模块，可能由多种原因导致，以下是一些解决方法： ### 1. 检查 PyTorch 安装情况 若 PyTorch 未正确安装，会出现该错误。可通过以下命令检查是否安装了 PyTorch： ```python import torch print(torch.__version__) ``` 若输出为空或报错，表明 PyTorch 未正确安装。可根据自身的 CUDA 版本、操作系统等，从 [PyTorch 官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/) 选择合适的命令进行安装。例如，安装 CPU 版本的 PyTorch： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 若使用的是 CUDA 版本，需根据 CUDA 版本选择对应的安装命令。 ### 2. 检查 Python 环境 确保使用的 Python 环境是安装了 PyTorch 的环境。在不同的 Python 环境（如虚拟环境）中，安装的库可能不同。可通过以下命令查看当前 Python 环境的路径： ```python import sys print(sys.executable) ``` 确保该路径指向安装了 PyTorch 的 Python 环境。若使用虚拟环境，需先激活虚拟环境，再安装和使用 PyTorch。 ### 3. 检查命名冲突 确保代码中没有将 `torch` 重命名或覆盖。例如，以下代码会导致命名冲突： ```python import torch torch = 1 # 这里覆盖了 torch 模块 from torch.optim import lr_scheduler # 会报错 ``` 避免在代码中使用 `torch` 作为变量名。 ### 4. 检查 PyTorch 版本兼容性 某些旧版本的 PyTorch 可能存在 bug 或不支持某些功能。可尝试更新 PyTorch 到最新版本： ```bash pip install --upgrade torch torchvision torchaudio ``` ### 5. 检查文件路径和导入顺序 确保代码文件的路径没有问题，且导入语句的顺序正确。一般建议将导入语句放在文件开头： ```python from torch.optim import lr_scheduler import torch # 后续代码 ``` ### 示例代码 以下是一个简单的示例，展示如何正确使用 `torch.optim`： ```python import torch import torch.nn as nn from torch.optim import SGD # 定义一个简单的模型 model = nn.Linear(10, 1) # 定义优化器 optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01) print(optimizer) ```
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