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

根据提供的引用内容，当出现 "module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'" 这个错误时，可能是由于使用了过时的方法来设置GPU设备。你可以尝试使用新的方法来设置GPU设备。例如，在你的Python文件中，可以使用以下代码来设置GPU设备:

torch.cuda.set_device(-1)

如果你是通过命令行执行Python文件，可以在最后添加以下命令来设置GPU设备:

python train.py --你的GPU的设置对应形参 -1

请注意，你需要将上述代码中的-1更改为你要使用的GPU设备的编号。此外，还要确保你的GPU版本已经正确安装并可用。

相关问题

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

AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice' 是由于torch模块中没有_cuda_setDevice属性而导致的错误。

这个错误通常是由于安装的torch版本不兼容或者不支持GPU而引起的。根据查询结果可以看出，您安装的torch是适用于CPU的版本，而不是适用于GPU的版本。

解决这个问题的方法是安装适用于GPU的torch版本。您可以通过在命令行中运行以下命令来安装适用于GPU的torch版本：

pip install torch==<your desired torch version>  # 例如：pip install torch==1.8.0

安装完适用于GPU的torch版本后，再次运行main.py应该就不会再出现该错误了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [学习记录：AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice](https://blog.csdn.net/weixin_47247597/article/details/130113980)[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%"]
- *2* [关于AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘问题的解决](https://blog.csdn.net/qq_39578356/article/details/108575978)[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 ]

翻译：AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

这个错误是由于在使用PyTorch时出现的问题。"AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'"的意思是在torch._C模块中找不到_cuda_setDevice属性。

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容或安装有问题导致的。可能的解决方法包括：

1. 确保你使用的是最新版本的PyTorch。可以通过运行以下命令来更新PyTorch：

   pip install --upgrade torch

2. 如果你已经安装了最新版本的PyTorch，尝试重新安装它。可以通过运行以下命令来重新安装PyTorch：

   pip uninstall torch
   pip install torch

3. 如果你使用的是GPU版本的PyTorch，确保你的CUDA驱动程序和CUDA工具包与PyTorch版本兼容。可以查看PyTorch官方文档或CUDA官方文档来获取兼容性信息。

4. 如果以上方法都无效，可能需要考虑升级或降级CUDA驱动程序和CUDA工具包，以与PyTorch版本兼容。