windows下pytorch import error解决方法

本文介绍了在Windows环境下安装PyTorch 0.4.0版本的方法及常见问题解决策略。针对DLL加载失败等问题提供了两种解决方案,并分享了作者在安装过程中遇到的具体问题及最终解决办法。

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在最新的0.4.0版本中,pytorch已经开始支持Windows环境了,只需要在www.pytorch.org首页上选择对应的版本即可。

但是在安装完成后,有可能会遇到以下问题:

from torch._C import *

ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

目前有两种解决方法:

1.电脑没有NVIDIA显卡但是安装了带cuda的pytorch,请卸载当前版本pytorch重新安装cpu版的。

2.在pytorch的docs里面有提到:

有可能是缺了vc2017 redistributable,需要先安装anaconda,再执行上述命令即可。

笔者在安装的时候遇到了这个问题……但是通过上面两种方法并没有解决,猜测可能是电脑装了vs2015的缘故?如果有人通过第二种方法解决了,请在评论中告知我一下,谢谢。

更新:笔者解决了这一问题。

之前我没有装numpy,所以pytorch在装的时候自动帮我装了numpy,但是Pytorch的依赖库mkl没有装。可以尝试自行重装pytorch+mkl,就可以了。

### 如何在PyTorch环境中正确导入模块和包 为了确保能够顺利运行基于PyTorch的应用程序,在编写代码之前,先要保证工作环境已经按照预期配置好。这通常意味着安装了适当版本的Python以及必要的库文件,比如通过访问特定项目的GitHub页面来获取所需的依赖项列表并验证这些组件的存在与否[^1]。 当准备就绪之后,可以开始考虑如何正确地引入PyTorch及其相关功能到自己的项目当中。下面是一些常见的`import`语句的例子: ```python # 导入整个pytorch框架 import torch # 如果只需要使用Tensor类,则可以选择只导入这部分内容 from torch import Tensor # 对于神经网络构建来说,nn模块是非常重要的组成部分之一;optim用于优化算法实现 import torch.nn as nn import torch.optim as optim # torchvision提供了许多预训练模型和其他实用工具函数 import torchvision.models as models ``` 值得注意的是,如果遇到任何错误提示,例如尝试操作一个未初始化的对象时可能会抛出类似于`AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'`这样的异常情况,那么应该仔细检查代码逻辑是否存在缺陷或是数据处理过程是否有误[^3]。 另外,对于那些希望简化设置流程的人来说,利用Anaconda管理虚拟环境是一个不错的选择。它不仅自带Jupyter Notebook支持快速原型开发,而且还可以轻松解决路径配置等问题[^4]。至于具体的PyTorch版本选择方面,可以根据实际需求搜索合适的发行版,并借助Conda强大的软件包管理系统完成自动化部署[^2]。
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