AttributeError: module 'torch' has no attribute 'cuda_version'

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容引起的。torch.cuda_version属性是在PyTorch 1.7.0及更高版本中引入的。如果你的PyTorch版本较低，可能会导致该属性不存在。
要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

升级PyTorch版本：使用pip install torch --upgrade命令来升级PyTorch到最新版本。

检查CUDA安装：确保你已正确安装了CUDA，并且与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上查看CUDA与PyTorch的兼容性矩阵。

检查GPU驱动：确保你的GPU驱动程序已正确安装，并与你的PyTorch版本兼容。

如果你仍然遇到问题，请提供更多关于你的环境和使用的库的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

yolo中的AttributeError: module 'torch' has no attribute '__version__'

解决 AttributeError: module 'torch' has no attribute '__version__' 的方法
当遇到 module 'torch' has no attribute '__version__' 这样的错误时，通常意味着当前环境中安装的 PyTorch 库存在问题或版本不兼容。以下是详细的排查和解决方案：
1. 验证 PyTorch 安装情况
确保 PyTorch 已经正确安装并可以正常导入。可以通过 Python 控制台执行以下命令来验证：
import torch
print(torch.__version__)

如果上述代码无法打印出 PyTorch 版本号，则说明 PyTorch 并未成功加载。
2. 检查 PyTorch 和其他依赖库的版本一致性
不同版本之间的 API 变化可能导致此类问题的发生。建议确认所使用的 PyTorch 版本与其他相关组件（如 CUDA、cuDNN 等）是否相互兼容[^2]。
对于 Tianxiaomo 版 YOLOv4 来说，推荐使用稳定且经过测试过的特定组合，比如 PyTorch >= 1.8.x 或更高版本，并搭配相应的 CUDA/cuDNN 版本。
3. 清理旧版本重试
有时残留的历史包也可能引发冲突。尝试卸载现有 PyTorch 包及其所有子模块后再重新安装最新稳定版：
pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

注意调整 URL 中的 cuXX 参数以匹配实际 GPU 架构。
4. 更新至支持的 Python 版本
部分较新的框架特性仅能在指定最低限度以上的解释器环境下工作。例如，在某些情况下，Python>=3.7 是必需条件之一[^3]。因此，考虑升级本地开发环境中的 Python 至至少 3.7 或更新版本。
通过以上措施应该能够有效解决因 PyTorch 属性缺失而导致的各种异常状况。

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'is_cuda_available'

This error occurs when trying to use the is_cuda_available function in PyTorch, but the function does not exist in the current version of PyTorch that you are using.
The is_cuda_available function was introduced in PyTorch version 1.0 and later removed in version 1.7. Instead, you can use the torch.cuda.is_available() function to check if CUDA is available on your system.
To fix this error, replace torch.is_cuda_available() with torch.cuda.is_available().