解决报错 ImportError:cannot import ‘torch.cuda.amp‘

原创已于 2022-05-03 16:03:57 修改 · 9.1k 阅读

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于 2022-03-03 14:08:17 首次发布

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当遇到导入amp功能报错，确认已安装torch但问题依旧时，可能是因为torch版本过低。根据PyTorch的自动混合精度（AMP）特性，该功能从1.6版本开始提供。当前使用的是1.4版本，需升级到1.7.1或更高版本以启用AMP。更新torch的指令为：先使用`pip uninstall torch`卸载旧版本，然后用`pip install torch==1.7.1`安装指定版本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

报错详解

首先明确的是导入错误，导入错误可能是torch没有安装的原因，而我的torch已经安装好，那么就可能是torch版本的问题。

参考这篇知乎文章 PyTorch的自动混合精度（AMP），知道amp功能在torch=1.6版本发布，而我使用的阿里云天池服务器的torch版本是1.4，并没有此功能，所以需要更新torch版本。

更新指令

pip uninstall torch #先卸载此版本的torch
pip install torch==1.7.1 #只要大于1.6即可

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解决问题ImportError: cannot import name ‘_update_worker_pids’ from ‘torch._C’

weixin_44172434的博客

04-08

5708

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ImportError: cannot import name ‘amp‘

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5486

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cannot import name ‘amp‘

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03-28

要解决`ImportError: cannot import name 'autocast' from 'ultralytics.utils.torch_utils'`的问题，可以按照以下步骤排查和修复： --- ### **步骤 1：检查Ultralytics库版本** `autocast`是Ultralytics库中可能...

done (Mob) PS C:\Users\23688> conda install -c conda-forge torch.cuda.amp Channels: - conda-forge - pytorch - msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - torch.cuda.amp Current channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - defaults - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

03-13

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with torch.cuda.amp.autocast(): preds = model(inp) batch_size = inp.size(0) text, length = converter.encode(labels) preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) loss = criterion(preds, text, preds_siz..