jupyter notebook无法运行import torch

你可以尝试以下方法解决jupyter notebook中无法导入torch的问题：

1. 确保已经正确安装了torch库。你可以在终端中运行以下命令来安装torch：

pip install torch

2. 确保你正在使用正确的Python环境。在jupyter notebook中，你可以通过以下代码来检查Python版本：

import sys
print(sys.version)

确保你的Python版本与torch兼容。

3. 确保你已经正确安装了jupyter notebook。你可以在终端中运行以下命令来安装jupyter notebook：

pip install jupyter

4. 在jupyter notebook中重新启动内核。你可以在jupyter notebook的菜单栏中选择"Kernel"，然后选择"Restart"来重新启动内核。

5. 如果以上方法都无效，你可以尝试在jupyter notebook中使用conda环境。首先，确保你已经安装了conda。然后，在终端中创建一个新的conda环境，并在该环境中安装torch：

conda create -n myenv
conda activate myenv
conda install torch

然后，在jupyter notebook中选择该conda环境作为内核。

相关问题

jupyter notebook代码运行内核挂掉，import torch

当你在Jupyter Notebook中尝试导入PyTorch库时，如果遇到内核挂掉的情况，可能是由于以下几个原因：

1. **内存不足**：如果你的笔记本电脑内存较小，而PyTorch的一些大型数据结构或模型占用内存较多，可能会导致内存溢出，进而导致内核崩溃。

2. **版本兼容问题**：检查你的Python和PyTorch版本是否匹配，有时候新的PyTorch版本可能需要更新到相应的conda环境或者显卡驱动程序。

3. **安装错误**：确认PyTorch是否成功安装并导入过，如果没有，可能在安装过程中出现了问题，尝试重新安装或者卸载后重新安装。

4. **环境隔离**：如果你的环境中还有其他Python环境，可能它们也在尝试访问相同的资源，造成冲突。确保你在正确的环境中运行Jupyter Notebook，并且只激活包含PyTorch的虚拟环境。

5. **硬件限制**：某些操作需要GPU支持，如果系统没有配置好GPU或者CUDA，也可能无法正常加载torch库。

修复步骤可以包括：

- 检查并增加内存分配。
- 更新或回滚Python和PyTorch版本。
- 使用`pip install torch torchvision --upgrade`或`conda install pytorch torchvision -c pytorch`进行安装。
- 确保环境变量设置正确，如`export CUDA_HOME=/path/to/cuda`.
- 如果在虚拟环境下，确保仅激活了包含PyTorch的环境。

cmd中可以import torch，但是jupyter中没法import torch

这可能是因为您在Jupyter Notebook中使用的Python环境与您在命令提示符中使用的Python环境不同。请尝试在Jupyter Notebook中运行以下代码，以查看您当前正在使用哪个Python环境：

import sys
print(sys.executable)

如果输出的路径与您在命令提示符中使用的Python环境不同，请尝试在Jupyter Notebook中使用正确的Python环境。您可以使用以下命令创建一个新的Jupyter内核，以使用特定的Python环境：

python -m ipykernel install --user --name=myenv

其中，`myenv`是您要使用的Python环境的名称。然后，在Jupyter Notebook中，您应该能够选择这个内核并成功导入`torch`。