(pytorch) C:\WINDOWS\system32>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。

时间: 2023-10-07 13:05:37 浏览: 41
这个错误提示是因为在命令行中输入 `import torch` 是无法执行的,因为 `import` 是Python语言的关键字,需要在Python解释器环境中使用。 你可以先在命令行中输入 `python` 进入Python解释器环境,然后再输入 `import torch` 就可以成功执行了。如果你还没有安装PyTorch,可以先通过pip安装,命令为 `pip install torch`。
相关问题

base) C:\WINDOWS\system32>conda activate pytorch 此时不应有 \ZA\envs\pytorch\Library\ssl\cacert.pem。

根据提供的引用内容,您可能需要重新安装Anaconda3并创建新的PyTorch环境。在创建新环境后,您可以验证是否存在 \ZA\envs\pytorch\Library\ssl\cacert.pem 文件。如果存在,您可以尝试手动删除该文件并重新验证安装。以下是可能有用的步骤: 1. 卸载旧版本的Anaconda3。 2. 下载最新版本的Anaconda3并按照提示进行安装。 3. 打开Anaconda Prompt并输入以下命令以创建新的PyTorch环境: ``` conda create --name pytorch ``` 4. 激活新环境: ``` conda activate pytorch ``` 5. 安装PyTorch: ``` conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` 6. 验证安装成功: ``` python import torch print(torch.__version__) ``` 7. 如果您仍然遇到问题,请尝试手动删除 \ZA\envs\pytorch\Library\ssl\cacert.pem 文件并重新验证安装。

python -c "import torch_geometric" Segmentation fault

A segmentation fault error occurs when a program tries to access a memory location that it is not allowed to access. In this case, it seems that the Python script is trying to import the torch_geometric library, but something is going wrong with the memory allocation. There are a few things you can try to solve this issue: 1. Check that you have installed torch_geometric correctly. You can do this by running `pip show torch-geometric` in your terminal to see if it is installed and what version you have. If it is not installed, you can install it with `pip install torch-geometric`. 2. Check that you have the correct version of PyTorch installed. Torch_geometric requires PyTorch version 1.4.0 or later. You can check your PyTorch version by running `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` in your terminal. 3. Try running the script in a different environment, such as a virtual environment or a Docker container. This can help to isolate any issues with dependencies or conflicting libraries. 4. If none of the above solutions work, try updating your operating system and/or your graphics card driver. Sometimes, outdated drivers can cause memory issues. If none of the above solutions work, you may need to seek further help from the torch_geometric community or a technical support team.

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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

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