'learn_torch' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

请确保您已正确安装了 Torch 库，并在命令行中输入正确的命令。如果您尚未安装 Torch，请按照以下步骤进行安装：

1. 确认您已经安装了 Python 解释器。可以在命令行中输入 `python --version` 来检查 Python 是否已正确安装。

2. 安装 Torch。可以使用以下命令来安装 Torch：

pip install torch

或者，如果您使用的是 Anaconda，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

请注意，`xx.x` 应替换为适用于您的 CUDA 版本的值。如果您没有 CUDA，则可以省略 `cudatoolkit` 部分。

3. 安装成功后，您应该能够在命令行中运行 `python` 命令，并导入 Torch 库，而不会出现 "learn_torch" 错误信息。

如果您仍然遇到问题，请提供更多详细信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。

相关问题

Torch'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

Torch是一个开源的机器学习库，特别是针对深度学习而设计的，它是在Python环境中使用的。当你提到"Nvcc"时，这实际上是"NVIDIA CUDA Compiler"的缩写，它是NVIDIA用于编译CUDA（Compute Unified Device Architecture）代码的一种工具。NVIDIA CUDA是GPU加速计算平台的一部分，常用于深度学习和其他高性能计算任务。

然而，你遇到的问题提示说"Torch'nvcc'不是内部或外部命令"，这意味着在当前的Torch环境下，可能无法直接通过命令行找到名为“nvcc”的命令。这可能是由于以下几个原因：

1. NVCC未安装或路径设置不正确：你需要确认已经正确安装了CUDA，并且Torch能够识别并访问NVCC。
2. 没有配置环境变量：如果NVCC不在系统PATH中，Torch可能无法直接调用它。
3. Torch版本问题：某些Torch版本可能不包含对NVCC的直接支持，需要额外安装CUDA工具链。

解决这个问题通常需要检查CUDA的安装、配置环境变量以及Torch是否正确集成CUDA。如果你正在尝试使用Torch进行GPU编程，建议查阅相关的文档或教程，按照步骤设置好环境。

import torch 'import' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

这个问题是因为在终端中无法找到`import`命令，导致报错"'import' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件"。这通常是因为没有正确配置Python环境变量所致。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确认你已经正确安装了Python解释器。你可以在终端中输入`python`来验证是否正确安装，并查看Python的版本信息。

2. 如果你已经安装了Python，但是在终端中无法找到`import`命令，你需要检查Python的环境变量配置。确保你已经将Python的安装路径添加到了系统的环境变量中。

3. 在Windows系统上，你可以在控制面板的系统设置中找到环境变量配置选项。在"高级系统设置"中，点击"环境变量"按钮，在系统变量中找到名为"Path"的变量，编辑它并将Python的安装路径添加到其中。

4. 完成环境变量配置后，重新打开一个终端窗口，再次尝试运行`import torch`命令。如果一切配置正确，你应该能够成功导入torch模块。

综上所述，要解决"'import' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件"的问题，你需要正确安装并配置Python环境变量。这样你就可以在终端中正常运行Python程序了。