我听说重启电脑能解决你遇到的90%问题

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都说人生三大法宝:“多喝热水”,“吃药”,“重启一下试试”,重启已经成为了当代人必备的生活技能了。作为90后的有为青年,自从家里购入了电脑我就开始了没日没夜的上网冲浪之旅(你是GG还是MM啊)。

不过伴随着时间流逝,家里的电脑也就慢慢开始闹别扭了:鼠标突然没反应,键盘也没反应,黑屏死机蓝屏更是家常便饭。但是这时候,只要你轻点一下主机那个小小的重启键,等到熟悉的XP蓝天白云界面的出现,一切都回归正常。我相信在屏幕前看这篇文章的你肯定有这种经历,那么你们知不知道为什么不起眼的重启操作能将你的设备“起死回生”呢?

归根到底:系统治不好自己

打个最简单的比方:你在路上开车,前面路烂了,但是隔壁有岔路。

这个时候,你就可以绕走岔路来恢复你的正常行驶路程。这就相当于电脑里的有线网卡与无线网卡,如果你有线网卡坏了,但无线网卡还能工作,系统就会自动切换至无线网卡进行联网,两种方法都可以实现同一个目的:上网。

而同样的,当你在开车,开到了桥上,突然桥断了,前面是断桥,后面是一堆车堵得水泄不通。

这种情况,你进退两难,等了几个小时都没有进展,赶着上班的你开始崩溃了。对应电脑,某些程序遇到了什么致命错误,缺陷或者BUG什么的,就很有可能会导致系统无法处理这种错误而导致崩溃,通常现象是蓝屏、死机。

综上所述,系统(不仅仅是Windows,安卓与iOS等等系统都跑不掉)在遇到一些比较容易“绕路”解决的问题,都能比较轻松的处理掉。但在遇到“断桥”这种大问题的情况下,系统就无法通过“绕路”来解决,从而承受不住就直接崩掉了。

那么有没有一种大众通用的解决方法呢?肯定有啊,重启解决90%的问题你以为闹着玩的。

这90%的问题里100%是程序员惹的祸

有些程序运行大概是这样的道理:启动时它必须要某个指定的系统资源(比如什么.DLL,什么.sys的),找不到的话它就会引发一连串莫名其妙的问题。


比如最流行的PAGE_FAULT_IN_NONPAGED_AREA

这种情况比较常见于系统启动过程中,某个系统文件没有被读取,某些关键启动文件错误都会导致这种问题从而导致系统崩溃。通俗点说,就是系统想要找到这串数据,但是怎么找都没有结果,最后就放弃治疗直接蓝屏给你看。就好比你在考试,当你遇到一题不会做,并且想到头发都掉光了还是想不出来,最后乱写一通结果还是错的。

这个时候,重启会让系统的代码重新从头运行一遍,那些没有被正确读取的数据就会“有概率”被重新读取,让系统恢复正常。好比你考试前一天刚好翻到同样的题,考试当天一看就立马写了出来,考完一看结果:满分。

有时候你的情况没那么惨,不至于到蓝屏这种地步,但电脑却越来越缓慢,甚至死机。这就是程序代码的锅了,劣质的代码会在运行时占用大量的系统资源,而死循环就是让系统变慢的最大幕后黑手。

@echo offstart cmd%0

这里超大陆也给大家提供了一串CMD代码,创建一个txt文本,将这串东西复制进去保存,并将txt后缀更改为bat运行,你就可以体验到死循环给你带来的快感了(建议虚拟机试验)。

这时候,电脑资源占用越来越高,系统运行越来越缓慢,而你只需要点一下重启键就能解决这个问题了,并且重启后你们还会气到删掉这个bat。重启能解决这个问题的原因是关机并开机这个过程能关闭掉这个发神经的程序,释放系统资源并正常运行。

另外还有一种情况,就是应用打开后关闭不干净,赖在后台不肯走,这时候系统积累了一堆后台应用,运行也就越来越缓慢了。重启后这些后台程序如果不是自启动的话就可以清除掉,系统运行也就更流畅了。

总结:人类的智慧结晶,居家出行必备技能

“重启就好”,这个解决方法伴随其他神技流传到了9102年,同样流传下来的神技还有拍打式维修方法和重装解决99%问题。虽然看似都比较简单粗暴,不像能有效解决问题的样子,但就是这几样神技让普罗大众都能在更换下一代电子产品前让他们的设备能正常服役。就日常生活来看,重启也是一个最便捷解决大多数问题的方法,所以下次手机电脑遇到问题,不妨重启一下试试?

~完~

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<think> 我们正在解决一个特定的问题:在Windows系统上使用Anaconda安装PyTorch后,导入torch时现OSError,提示找不到指定的模块(通常是某个.dll文件,如shm.dll)或它的依赖项。根据引用[4],有用户通过下载并放置缺失的dll文件(如libomp140_x86_64.dll)解决了类似问题。然而,用户当前明确要求了解安装Microsoft Visual C++ Redistributable的具体操作,因为这也是常见的解决方案之一。 注意:用户报错的具体文件是`shm.dll`,但解决方案可能是通用的。通常,这类错误是由于系统缺少必要的运行时库(如Visual C++ Redistributable)或者某些dll文件损坏或缺失导致的。 解决方案通常有以下几种: 1. 安装或修复Microsoft Visual C++ Redistributable。 2. 重新安装PyTorch(使用conda或pip,并确保版本与系统匹配)。 3. 手动下载缺失的dll文件并放到指定目录(如引用[4]的做法)。 用户明确要求了解安装Microsoft Visual C++ Redistributable的具体操作,因此我们将重点放在第一种方法上。 步骤: 1. 确定需要安装的Visual C++ Redistributable版本。PyTorch通常需要较新的运行时,因此建议安装最新的可再发行组件包。目前,Visual Studio 2015、2017、2019和2022的Redistributable是合并在一起的,即安装一个包就可以覆盖这些版本。 2. 下载地址:https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe (64位系统)或 https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x86.exe (32位系统)。注意:PyTorch通常需要64位环境,所以下载64位的即可。 3. 运行安装程序,按照提示完成安装。 4. 重启计算机(有时需要)。 5. 再次尝试导入torch。 注意:如果问题依旧,可能需要考虑其他方法,如重新安装PyTorch或手动下载dll。 另外,根据引用[4]的经验,手动下载dll也是一种解决方案。但用户要求的是安装Visual C++ Redistributable,所以我们先提供这个方案。 具体操作步骤(安装Microsoft Visual C++ Redistributable): 1. 打开浏览器,访问微软官方下载页面:https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170 2. 在页面中找到“Visual Studio 2015, 2017, 2019, and 2022”部分,根据你的系统架构(一般是x64)下载对应的安装包。或者直接使用上面的链接。 3. 运行下载的安装程序(vc_redist.x64.exe)。 4. 在安装程序界面,勾选“我同意许可条款和条件”,然后点击“安装”。 5. 等待安装完成,点击“关闭”。 6. 重启计算机(虽然不是必须,但建议)。 7. 重新打开Anaconda环境,尝试导入torch。 如果问题仍然存在,可以考虑: 1. 重新安装PyTorch:在Anaconda环境中,使用命令`conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch`(或根据官方文档选择正确的命令)重新安装。 2. 手动下载缺失的dll(如引用[4]的方法): - 根据报错提示的dll文件名(例如`shm.dll`的依赖项可能是某个特定的dll),在网上搜索并下载(注意安全,从可信源下载)。 - 或者,根据引用[4]的经验,下载`libomp140_x86_64.dll`(尽管用户报错的是`shm.dll`,但可能依赖这个dll)并放到报错路径中(即`W:\Anaconda3\envs\deeplearning\lib\site-packages\torch\lib\`)。 - 下载地址:https://www.dllme.com/dll/files/libomp140_x86_64 (注意:请确保下载的是64位版本) - 将下载的dll文件复制到报错信息中指定的目录(即`W:\Anaconda3\envs\deeplearning\lib\site-packages\torch\lib\`)。 但是,由于用户明确要求安装Visual C++ Redistributable的操作,我们优先提供这个方案。 最后,如果上述方法都不能解决,请检查系统环境变量,确保没有多个Python环境冲突,并确认Anaconda环境激活正确。 注意:在操作前,建议备份当前环境,或者创建一个新的环境重新安装PyTorch。 总结:安装Visual C++ Redistributable是解决此类DLL缺失问题的常见方法,我们提供了详细的下载和安装步骤。如果用户按照步骤操作后仍然有问题,可以进一步尝试其他方法。 </think> ### 解决PyTorch安装后Windows DLL依赖缺失问题(OSError: [WinError 126]) 当在Windows的Anaconda环境中安装PyTorch后现`OSError: [WinError 126]`错误(如缺失`shm.dll`等依赖),通常是由于**Microsoft Visual C++ Redistributable**组件缺失或版本不匹配导致的。以下是具体解决步骤: --- #### 💻 解决方案:安装Microsoft Visual C++ Redistributable 1. **确认系统架构** - 右键点击"此电脑" → "属性" - 在"系统类型"中确认是`64位`还是`32位`系统(PyTorch通常需要64位) 2. **下载最新版VC++ Redistributable** - 访问微软官方下载页面: [https://learn.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist](https://learn.microsoft.com/en-US/cpp/windows/latest-supported-vc-redist)[^4] - 下载对应版本(推荐选择): `vc_redist.x64.exe`(64位系统) ![VC++ Redist下载选项](https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/media/vc-redist.png?view=msvc-170) 3. **安装步骤** ```markdown 1. 双击运行下载的安装程序 2. 勾选"我同意许可条款" → 点击"安装" 3. 等待安装完成(约1-2分钟) 4. 重启计算机(必需步骤!) ``` 4. **验证安装** - 打开Anaconda Prompt,激活环境: ```bash conda activate deeplearning python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` - 若显示PyTorch版本号(如`2.1.0`),则修复成功 --- #### ️ 备选方案(若VC++安装无效) 1. **手动补全DLL文件** - 根据报错路径`W:\Anaconda3\envs\deeplearning\lib\site-packages\torch\lib\` - 从可信源下载缺失的`shm.dll`: [DLL文件库](https://www.dll-files.com/shm.dll.html) - 将dll文件复制到上述路径[^4] 2. **重装PyTorch** ```bash conda activate deeplearning conda uninstall pytorch torchvision torchaudio conda clean --all conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` --- #### 💡 预防措施 - 安装PyTorch前**预先安装VC++ Redistributable** - 使用Anaconda官方命令安装PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` - 避免混合使用pip和conda安装包 > 提示:90%的`OSError 126`错误可通过安装最新VC++ Redistributable解决[^3][^4]。若仍存在问题,建议检查系统PATH环境变量是否包含`C:\Windows\System32`。 --- ### 📚 相关问题 1. 如何验证Microsoft Visual C++ Redistributable是否安装成功? 2. PyTorch安装时应该选择conda还是pip? 3. Windows系统下Anaconda环境变量冲突如何解决? 4. 为什么PyTorch需要特定的C++运行时支持? [^1]: OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块 [^2]: 导入torch报错fbgemm.dll缺失 [^3]: 通过手动下载dll文件解决依赖问题 [^4]: 安装VC++ Redistributable和dll文件补全方案
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