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。

相关问题

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

这个错误提示是由Python解释器出现的，它表示在某个模块中没有找到指定的属性。在你提供的引用中，有两个例子说明了类似的错误。

引用和引用中的错误是由于.pyc文件存在问题导致的。.pyc文件是Python的字节码文件，它们是Python源代码编译后生成的文件。如果.pyc文件损坏或不完整，就会导致模块的属性无法正常访问。解决这个问题的方法是删除对应的.pyc文件，然后重新运行脚本，Python会重新生成正确的.pyc文件。

对于你提到的错误，"AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'"，这个错误是由Torch库的一个模块引发的。它提示说'torch._C'模块没有'_cuda_setDevice'属性。这可能是因为你正在使用的Torch版本中没有这个属性，或者是Torch库安装有问题。解决这个问题的方法包括检查Torch的版本是否正确，或者尝试重新安装Torch库。你也可以查看Torch文档或者官方论坛来获取更多关于这个错误的解决方案。

总结起来，"AttributeError: module 'xxx' has no attribute 'yyy'"错误是由于模块缺少指定的属性引起的。解决这个问题的方法包括删除损坏的.pyc文件、检查库的版本以及重新安装相关库等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python脚本报错AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解决方法](https://blog.csdn.net/Aug0st/article/details/42707709)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

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

这个错误通常是由于 PyTorch 版本不兼容或 CUDA 驱动程序配置错误引起的。以下是可能的解决方法：

1. 确保你正在使用 PyTorch 的支持 CUDA 的版本，并且 CUDA 驱动程序已正确安装。可以通过运行以下命令检查 PyTorch 是否支持 CUDA：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回 False，则表示 PyTorch 没有支持 CUDA。如果返回 True，则表示 PyTorch 支持 CUDA。

2. 检查 CUDA 驱动程序是否正确安装。可以尝试在终端中运行以下命令，以查看 CUDA 版本：

nvcc --version

如果该命令未找到，请务必安装 CUDA 并将其添加到环境变量。

3. 如果以上两种方法都无法解决问题，则可能需要升级或降级 PyTorch 版本。可以通过以下命令安装特定版本的 PyTorch：

pip install torch==1.7.0

请注意，你需要将版本号更改为你想要安装的版本。

希望这些解决方法有助于解决你的问题。