我都已经在anaconda里打开python程序了，怎么还是显示AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

这个错误通常是由于 Torch 和 CUDA 版本不兼容引起的。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 确保您已经安装了与您的 CUDA 版本相匹配的 Torch 版本。您可以在 PyTorch 官方网站上找到 Torch 和 CUDA 版本的兼容性信息。

2. 如果您的 CUDA 版本与 Torch 版本兼容，但仍然遇到此错误，请尝试重新安装 Torch。您可以使用以下命令卸载现有的 Torch 版本，并重新安装最新版本：

   pip uninstall torch
   pip install torch

3. 如果上述方法都无效，您可以尝试降级 CUDA 版本。根据您的需求和系统环境，选择与您的 Torch 版本兼容的 CUDA 版本，并重新安装 CUDA。

希望这些方法能够帮助您解决问题！如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您。

相关问题

ttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

`AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'`通常表示你在尝试访问PyTorch的CUDA（GPU加速）功能时，但安装的PyTorch库版本不包含这个特定的CUDA支持。这是因为有些操作仅在具有CUDA能力的环境中可用。

原因可能是你安装的是纯CPU版本的PyTorch，而不是包含了CUDA模块的版本。解决这个问题的方法是安装包含对应CUDA支持的PyTorch发行版。

解决方案如下[^2]:
1. 使用pip安装特定的CUDA版本，例如`torch==2.0.1+cu117`, `torchvision==0.15.2+cu117`, 和 `torchaudio==2.0.2`。这里的`cu117`代表CUDA 11.7。

   pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

执行此命令后，会下载并安装包含CUDA支持的PyTorch包。记得替换`cu117`为你所需的CUDA版本。

如果你正在使用Anaconda环境，可以在创建新环境时指定CUDA版本，例如：

conda create -n my_cuda_env pytorch=2.0.1+cu117 torchvision cudatoolkit=11.7

完成上述操作后，你应该可以正常地在有GPU的设备上运行代码，而不会遇到`_cuda_setDevice`的AttributeError。

anaconda报错：AttributeError:module'torch.cuda'has no attribute 'is_avaliable'是什么原因

这个错误是因为在torch.cuda模块中没有is_available属性。通常情况下，torch.cuda模块中应该有is_available()函数来检查CUDA是否可用。出现这个错误可能有以下几个原因：

1. 未正确安装或配置CUDA：请确保已正确安装CUDA并配置好环境变量。可以通过运行`nvcc --version`来检查CUDA是否正确安装。

2. 未正确安装或配置PyTorch：请确保已正确安装PyTorch，并且版本与CUDA兼容。可以通过运行`import torch; print(torch.__version__)`来检查PyTorch的版本。

3. 版本不匹配：如果PyTorch版本与CUDA版本不兼容，可能会导致该错误。请确保PyTorch版本与CUDA版本匹配。

4. 缺少依赖项：有时候缺少一些依赖项也会导致该错误。可以尝试重新安装PyTorch或者更新相关依赖项。

如果以上方法都无法解决问题，建议您在相关的开发者社区或者论坛上提问，以获取更详细的帮助。