import torch运行失败解决方法

已于 2024-05-29 10:38:27 修改 · 2k 阅读 · 1
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#pytorch

于 2024-05-29 09:37:35 首次发布

import torch之后报错

OSError:[WinError 127]找不到指定的程序。Error loading "*********"or one of its dependencies.

我这里出现这个错误的原因conda没有升级，需要更新下。但我在查找解决方法的时候会发现也一些不同的原因。

我的python版本是3.8.3，官网PyTorch上可以找到对应的pytorch的安装指令：

1、activate pytorch进入环境后运行官网上给出的指令

2、注意安装完成后会有一个提示conda更新的指令，直接复制输入更新

重新import torch成功

chip n dale
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### torch 安装失败的解决方案 在安装 `torch` 及其相关组件（如 `torch_scatter` 和 `torch_sparse`）时，可能会遇到多种问题。以下是针对常见报错的解决方法： #### 1. 更新 pip 版本 如果安装过程中提示需要更新 `pip`，可以通过以下命令更新： ```bash pip install --upgrade pip ``` 确保使用最新版本的 `pip`，以避免因版本过旧导致的兼容性问题[^2]。 #### 2. 使用官方推荐的安装命令 访问 PyTorch 官方网站 [https://pytorch.org/get-started/locally](https://pytorch.org/get-started/locally)，根据你的操作系统、Python 版本和 CUDA 配置选择合适的安装命令。例如，对于 Windows 系统且不使用 CUDA 的环境，可以运行以下命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 如果需要 CUDA 支持，请根据系统配置选择对应的 CUDA 版本，并使用相应的命令[^2]。 #### 3. 手动下载并安装 whl 文件 如果通过 `pip` 安装失败，可以尝试手动下载 `.whl` 文件并进行安装： - 访问 [PyTorch 官方 whl 文件页面](https://download.pytorch.org/whl/)。 - 根据你的 Python 版本和操作系统选择合适的 `.whl` 文件。 - 下载后，在命令行中切换到文件所在目录，执行以下命令： ```bash pip install 文件名.whl ``` 例如： ```bash pip install torch-1.12.1+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` #### 4. 解决 `torch_scatter` 和 `torch_sparse` 安装问题 对于 `torch_scatter` 和 `torch_sparse` 的安装失败问题，可以参考以下步骤： - 确保已正确安装 `torch`。 - 如果直接通过 `pip install torch-scatter` 或 `pip install torch-sparse` 安装失败，可以尝试从 [PyTorch Geometric 官方页面](https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html) 获取预编译的 `.whl` 文件。 - 下载完成后，使用以下命令安装： ```bash pip install torch_scatter-2.0.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install torch_sparse-0.6.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 注意：请根据你的 Python 版本和操作系统选择正确的 `.whl` 文件版本[^4]。 #### 5. 检查 Visual Studio 编译器 如果报错信息中提到 `cl.exe` 失败，可能是因为缺少或版本不匹配的 Microsoft Visual Studio 编译器。建议安装以下版本： - 对于 Python 3.7，安装 [Microsoft Visual Studio 2017](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)。 - 对于 Python 3.8 或更高版本，安装 [Microsoft Visual Studio 2019](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)。 安装完成后，重新尝试安装相关库[^1]。 #### 6. 使用 Conda 环境安装 如果以上方法均无效，可以尝试使用 `conda` 创建虚拟环境并安装 `torch`： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 此方法适用于 Anaconda 用户，能够有效避免依赖冲突问题[^3]。 --- ###
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