Pytorch故障汇总(持续更新)

本文汇总了PyTorch使用过程中常见的六个问题及其详细解决方案,包括模块未找到、版本兼容性、数据加载器异常、数据拆包错误及模型加载失败等问题,帮助读者快速定位并解决问题。

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以下是个人使用pytorch时遇到的故障和解决办法,分享食用

1.问题:ModuleNotFoundError:no module named ‘tools.nnwrap’

说明:使用pip install torch或pip3 install torch命令安装torch库,下完了安装时提示的错误
解决:使用官方提供安装命令安装,地址如下:
https://pytorch.org/
选择合适配置复制命令到cmd上运行即可(windows)
在这里插入图片描述

2.问题:No module named ‘torch._C’

说明:import torch后使用torch方法时报的错误
解决:torch版本与Python版本兼容问题,使用Python3.5环境运行代码,亲测3.6不行。

3.问题:init() got an unexpected keyword argument ‘target_tensor’

说明:使用Data.TensorDataset方法时传入参数有误报的错误
解决:新版Data.TensorDataset中data_tensor 和target_tensor去掉,输入变成了可变参数。即直接输入参数,不需要指代,例如:

train_dataset = Data.TensorDataset(data_tensor=x, target_tensor=y)
#改为
train_dataset = Data.TensorDataset(x,y)

4.问题:DataLoader worker (pid(s) xxxxx, xxxxx) exited unexpectedly

说明:使用Data.DataLoader方法时缺少相关语句报的错误
解决:根据报错提示,添加缺少语句即可。
缺少语句为if name == ‘main’:

RuntimeError: 
        An attempt has been made to start a new process before the
        current process has finished its bootstrapping phase.

        This probably means that you are not using fork to start your
        child processes and you have forgotten to use the proper idiom
        in the main module:

            if __name__ == '__main__':
                freeze_support()
                ...

        The "freeze_support()" line can be omitted if the program
        is not going to be frozen to produce an executable.

举例:

import torch
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1)

BATCH_SIZE = 5

x = torch.linspace(1, 10, 10)
y = torch.linspace(10, 1, 10)

#先转换成torch能识别的Dataset
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)

#把dataset放入DataLoader
loader = Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    num_workers=2
)

if __name__ == '__main__':
 for epoch in range(3):                                                             #训练所有数据,一共3次
    for step,(batch_x, batch_y) in enumerate(loader):                               #每一步loader释放一小批数据用来学习
        #训练的地方

        #打印数据
        print('Epoch:', epoch, '|Step:',step,'|batch x:', batch_x.numpy(), '|batch y', batch_y.numpy())

5.问题:ValueError: too many values to unpack (expected 2)

说明:获取方法的输出值报的错误,我这里是CNN网络
解决:保证方法输出与声明输出的变量一致即可,比如方法返回2个输出,声明两个变量来赋值,例如:
test_output, last_layer = cnn(test_x)

6.问题:Can’t get attribute _rebuild_parameter on module torch._utils

说明:Pytorch版本过低加载模型报错,Can’t get attribute ‘_rebuild_parameter’ on <module ‘torch._utils’ from ‘/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/_utils.py’>
解决:升级Pytorch版本,使用合适cpu或gpu版本的torch

### PyTorch 常见故障及解决方案 #### 安装过程中的错误处理 在安装PyTorch及其扩展库的过程中,用户可能遭遇诸如“undefined symbol: make_function_schema”或“ModuleNotFoundError”的错误消息[^1]。这些错误通常源于环境配置不当或是依赖项缺失。 对于`ModuleNotFoundError`这类模块未找到的报错情况,建议确认所使用的Python虚拟环境中已正确安装所需的包,并且路径变量设置无误。如果问题是由于特定函数符号找不到定义,则可能是编译器版本差异引起的问题;此时应当尝试更新至最新稳定版次的PyTorch及相关组件来解决问题。 #### torch_sparse 和 PyTorch 版本不兼容问题 为了保证torch_sparse与PyTorch之间的良好协作,在新环境中应先按照官方文档指导安装指定版本号的PyTorch之后再安装最新的torch_sparse版本。接着可以通过执行该库自带的一系列单元测试案例来进行初步的功能验证工作[^2]。这一步骤有助于提前暴露潜在冲突点,从而采取相应措施加以修正。 #### ComfyUI 节点间版本匹配引发的问题 当涉及到像ComfyUI这样的框架时,其内部各组成部分之间可能存在复杂的交互逻辑。因此,在遇到执行失败的情况时,除了考虑外部因素外,还需留意各个插件/模块自身的迭代进度是否一致。定期同步到最新发布的正式版本可以有效减少因API变更带来的不确定性影响[^3]。 #### 使用 Anaconda 管理软件包 针对某些第三方库如pycocotools,推荐利用Anaconda平台提供的便捷管理方式完成部署操作。具体做法是从官方网站获取适用于当前系统的Conda指令后,在IDE内置终端里切换至目标环境并输入上述命令实现自动化下载与安装流程[^4]。 ```bash conda install -c conda-forge pycocotools ```
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