torch报错:[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.

文章讲述了在使用Yolov5时遇到的WinError126错误,原因是Python3.7与Yolov5所需的Python3.8版本冲突。解决方案是删除并重新创建虚拟环境,确保安装匹配的torch版本。

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[winerror 126] 找不到指定的模块。 error loading "d:\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll" or one of its dependencies.

在使用这个yolov5模块的时候发现了这个错误,错误原因是因为python版本和torch版本冲突。

本人安装torch的python版本是3.7 后面安装yolov5的时候,由于yolov5需要的版本是python3.8,升级了一下python版本,导致了这个问题。

解决办法:删除虚拟环境

conda remove --name 环境名称 --all

重新创建虚拟环境,重新下载torch即可。

<think>好的,用户遇到了在Windows上使用Anaconda安装PyTorch CPU版本后,导入torch时出现OSError: [WinError 127]不到指定的程序,特别是加载torch_python.dll的问题。我需要根据提供的引用信息来出解决方案。 首先,引用[1]显示用户安装了PyTorch CPU版本,引用[2]提到错误发生在导入时,并建议安装intel-openmp。引用[3]类似的问题可能涉及依赖项缺失。可能的解决方法包括安装intel-openmp、更新包、检查环境路径或者重新安装。 我应该分步骤建议用户尝试这些方法,先安装intel-openmp,如果不行再检查其他依赖项,比如VC++运行库,或者重新创建环境。同时需要提醒用户注意环境是否正确激活,以及可能的路径问题。另外,用户可能使用的是Python 3.6,是否兼容当前PyTorch版本也需要确认。最后,如果问题依旧,建议完全卸载后重新安装。</think>### 加载 torch_python.dll 依赖问题的解决方案 #### 问题分析 在Windows系统中通过Anaconda安装PyTorch CPU版本后,出现`OSError: [WinError 127]`错误,提示无法加载`torch_python.dll`或其依赖项。这通常由以下原因导致: 1. **缺失运行时依赖库**(如Intel OpenMP库)[^2] 2. **Python版本与PyTorch不兼容** 3. **安装包损坏或路径冲突** --- #### 逐步解决方案 ##### 方法1:安装Intel OpenMP库 1. 打开Anaconda Prompt并激活对应虚拟环境: ```bash conda activate 环境名称 ``` 2. 执行以下命令安装依赖库: ```bash conda install -c anaconda intel-openmp ``` 3. 重新启动Python环境测试: ```python import torch ``` > 此方法解决了大多数因并行计算库缺失导致的问题 ##### 方法2:验证Visual C++运行库 确保系统已安装最新版**Microsoft Visual C++ Redistributable**: 1. 访问[微软官方下载页](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe) 2. 安装后重启系统 ##### 方法3:完全重装PyTorch 1. 删除现有环境并重建: ```bash conda remove -n 环境名称 --all conda create -n 环境名称 python=3.9 conda activate 环境名称 ``` 2. 使用官方命令安装: ```bash conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch ``` ##### 方法4:检查系统路径 1. 确认Anaconda虚拟环境的`Library\bin`目录已加入系统PATH: ```bash echo %PATH% ``` > 典型路径示例:`D:\Anaconda3\envs\环境名称\Library\bin` --- #### 附加建议 1. **Python版本选择**:PyTorchPython 3.6-3.9支持较好,避免使用3.10+等新版本[^1] 2. **安装顺序**:先安装`numpy`等基础库再安装PyTorch 3. **硬件验证**:执行`print(torch.__config__.show())`检查构建配置 ---
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