Error loading "D:\development_Software\spyder\software\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常是由于缺少 CUDA 相关的库文件导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了 CUDA。CUDA 是 NVIDIA 提供的用于并行计算的平台和编程模型，是使用 GPU 进行深度学习和计算密集型任务的基础。你可以从 NVIDIA 官方网站下载并安装适合你显卡型号和操作系统的 CUDA 版本。

2. 检查 CUDA 的环境变量配置。在 Windows 系统中，你可以打开系统的“高级系统设置”->“环境变量”，然后在系统变量中添加 CUDA 的安装路径（例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin）。确保 PATH 变量中包含了 CUDA 的 bin 目录。

3. 确保你已经正确安装了与 CUDA 对应的 cuDNN 库。cuDNN 是 NVIDIA 提供的加速深度神经网络的库，需要与安装的 CUDA 版本相匹配。你可以从 NVIDIA 开发者网站下载对应版本的 cuDNN，并按照官方文档进行安装配置。

4. 如果你正在使用 Anaconda 或者其他虚拟环境，确保你在正确的环境中安装了 PyTorch 和相关依赖包。可以尝试先激活你的虚拟环境，再重新安装或更新 PyTorch。

请注意，如果你的显卡不支持 CUDA，你将无法使用基于 CUDA 的加速功能。在这种情况下，你可以考虑使用 CPU 版本的 PyTorch。