torch 安装错误问题

博客主要记录了Torch编译过程中出现的错误,如'lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/build.make'相关错误以及'operator =='匹配错误等,并给出了解决方法,即设置环境变量'export TORCH_NVCC_FLAGS=\-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__\',最后还展示了测试代码。

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如下错误:

lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/build.make:4243: recipe for target 'lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/THC_generated_THCTensorMathPairwise.cu.o' failed
make[2]: *** [lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/THC_generated_THCTensorMathPairwise.cu.o] Error 1
/pkgbuild/torch/torch/extra/cutorch/lib/THC/generic/THCTensorMath.cu(393): error: more than one operator "==" matches these operands:
            function "operator==(const __half &, const __half &)"
            function "operator==(half, half)"
            operand types are: half == half

/pkgbuild/torch/torch/extra/cutorch/lib/THC/generic/THCTensorMath.cu(414): error: more than one operator "==" matches these operands:
            function "operator==(const __half &, const __half &)"
            function "operator==(half, half)"
            operand types are: half == half 

解决方法:

export TORCH_NVCC_FLAGS="-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__"

如下错误:

error: more than one operator "==" matches these operands:

解决方法:

export TORCH_NVCC_FLAGS="-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__" 

 

测试

# th
require “cudnn”
cudnn.benchmark = true 
cudnn.fastest = true
cudnn.verbose = true #bydeault set to false 

### PyCharm中安装torch失败的解决方案 在PyCharm中安装和使用torch时,可能会遇到多种问题,以下是一些常见问题的解决方法: #### 1. 确保虚拟环境配置正确 如果在PyCharm中使用torch时遇到问题,可能是因为虚拟环境配置不正确。需要确保当前项目的解释器选择的是包含torch的虚拟环境。可以通过以下步骤检查和更改解释器: - 在PyCharm中打开项目。 - 进入`File -> Settings -> Project: <your_project_name> -> Python Interpreter`。 - 如果当前解释器不是目标虚拟环境,点击“Show All...”菜单,新增或选择正确的虚拟环境[^2]。 #### 2. 激活虚拟环境并安装torch 如果torch未正确安装在当前虚拟环境中,可以通过激活虚拟环境并在其中安装torch来解决问题: - 打开Anaconda Prompt。 - 使用`conda activate <env_name>`命令激活项目所在的虚拟环境。 - 根据PyTorch官网提供的命令安装torch,例如: ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 确保安装命令与系统配置(如CUDA版本)匹配[^1]。 #### 3. 在Anaconda中打开PyCharm 某些情况下,直接通过快捷方式打开PyCharm可能导致环境变量加载不完整,从而引发torch导入失败的问题。建议在Anaconda Prompt中通过以下命令启动PyCharm: ```bash pycharm ``` 这样可以确保PyCharm运行时能够正确加载Anaconda的环境变量[^3]。 #### 4. 更新解释器并测试 完成上述步骤后,返回PyCharm更新解释器缓存,并测试torch是否正常工作: - 在PyCharm中编写以下代码进行测试: ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果代码能够成功运行并输出torch版本号,则说明安装成功。 #### 5. 强制重新安装依赖包 如果仍然无法导入torch,可以尝试在Anaconda Prompt中强制重新安装相关依赖包。例如: ```bash conda install matplotlib ``` 这一步可以帮助解决因依赖冲突导致的导入失败问题[^4]。 --- ###
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