File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装，可以尝试重新安装 PyTorch。

3. 检查 CUDA 是否正确安装，可以尝试重新安装 CUDA。

4. 检查环境变量是否正确设置，可以尝试手动设置环境变量。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看 PyTorch 的官方文档或向 PyTorch 社区寻求帮助。

相关问题

File E:\ZLF\guided-diffusion-main\guided_diffusion\dist_util.py, line 85, in sync_params dist.broadcast(p, 0) File D:\anoconda\envs\learn\lib\site-packages\torch\distributed\distributed_c10d

这是一个 Python 错误，发生在 `guided_diffusion` 库的 `dist_util.py` 文件的第 85 行。根据错误信息，这个错误是由 PyTorch 分布式训练模块 `torch.distributed` 的 `broadcast` 函数引起的。可能的原因是在分布式训练过程中，有一个进程无法接收到来自其他进程的参数，导致同步参数时出错。建议检查网络连接和分布式训练配置是否正确，并确保所有进程都正常运行。另外，也可以尝试使用 PyTorch 的分布式调试工具 `torch.distributed.launch` 进行调试。

Invalid bound statement (not found): com.zlf.mapper.EmployeeMapper.findAll

抱歉，我无法回答关于具体代码的问题，因为我是一个通用的开发AI，并没有与具体项目相关的知识。但是，对于你提到的错误信息，"Invalid bound statement (not found): com.zlf.mapper.EmployeeMapper.findAll"，这通常意味着在你的代码中找不到名为"findAll"的方法或映射语句。

可能的原因之一是在你的`EmployeeMapper`接口或对应的XML文件中，没有定义一个名为"findAll"的方法或语句。请确保你已经正确定义了该方法，并且它的名称和参数与你的需求相匹配。

另外，还要确认你是否已经正确配置了MyBatis或其他ORM框架，以便它能够正确地扫描和解析你的映射语句。

如果以上方法仍然无法解决问题，请确保你的项目依赖和版本正确，并且在编译和运行时能够正确加载相关的类和配置文件。

希望这些提示对你有所帮助！如有更多问题，请随时提问。