from torch._C import * ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块。
时间: 2023-11-11 20:56:05 浏览: 69
该报错是由于找不到指定的模块导致的。有几个可能的原因和解决方法:
1. 首先,请确保你已经正确安装了PyTorch库,并且使用的是与你的系统和Python版本兼容的版本。可以尝试卸载并重新安装PyTorch来解决该问题。
2. 另外,如果你的电脑没有配置GPU,但是下载了CUDA版本的PyTorch,可能会导致该报错。请确保你下载并安装了与你的硬件兼容的版本。
3. 还有可能是你的环境配置出了问题。如果你使用了虚拟环境,请确认你的虚拟环境配置正确,并且已经激活了虚拟环境。
4. 如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试重启你的电脑并重新安装PyTorch。
相关问题
from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。
出现这个错误是因为无法找到特定的程序。根据引用,这个错误是在安装完成后进行测试时出现的。
根据引用,解决这个问题有一个方法。首先,需要打开解压后的文件夹`intel-openmp-2018.0.0-8`中的`Library/bin`。然后,将其中的两个`.dll`文件复制到一个新的文件夹中。最后,将这个新文件夹中的`.dll`文件的路径添加到系统的环境变量中。
所以,你可以尝试按照上述方法解决这个问题。希望这能帮到你解决错误!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[PyTorch填坑之旅]·from torch._C import * ImportError: DLL load failed解决方法](https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90754730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pyTorch欠缺dll](https://download.csdn.net/download/chnyac/10579385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
from torch._C import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
from torch._C import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import这个错误通常是由于numpy安装出现问题导致的。要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 确保你已经正确安装了numpy库。你可以使用pip命令来安装最新版本的numpy,例如:pip install numpy。如果numpy已经安装了,可以尝试升级到最新版本,使用pip install --upgrade numpy。
2. 如果你已经安装了numpy,但仍然出现错误,可以尝试重新安装numpy。首先,你可以使用pip uninstall numpy命令来卸载现有的numpy库,然后再重新安装numpy。
3. 如果上述方法都无效,你可以尝试使用conda工具来安装numpy。使用conda install numpy命令可以自动解决依赖关系并安装numpy。
4. 如果你使用的是虚拟环境,那么请确保你的虚拟环境中已经正确安装了numpy。你可以在虚拟环境中运行pip list命令来查看已安装的库,并确保numpy在其中。