我都已经在anaconda里打开python程序了，怎么还是显示AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

看起来你在使用 PyTorch 的时候遇到了一个问题。这个错误通常是由于 PyTorch 版本不匹配或者 CUDA 配置有问题引起的。你可以尝试以下几个解决办法：

1. 检查 PyTorch 版本：确保你安装的 PyTorch 版本与你的 CUDA 版本兼容。你可以通过运行 `torch.__version__` 来查看当前安装的 PyTorch 版本。如果版本不匹配，可以尝试升级或降级 PyTorch。

2. 检查 CUDA 配置：确保你的 CUDA 配置正确。你可以通过运行 `nvcc --version` 来查看当前安装的 CUDA 版本。如果 CUDA 版本与 PyTorch 不匹配，你可能需要更新 CUDA 或者降级 PyTorch。

3. 检查 GPU 支持：确认你的电脑上有可用的 GPU，并且你的 PyTorch 安装时启用了 GPU 支持。你可以尝试运行 `torch.cuda.is_available()` 来查看是否检测到了可用的 GPU。

4. 重装 PyTorch：如果以上步骤都没有解决问题，你可以尝试重新安装 PyTorch。首先卸载现有的 PyTorch，然后重新安装最新版本的 PyTorch。

希望这些解决办法能够帮助你解决问题。如果问题还未解决，请提供更多的细节和错误信息，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

anaconda报错：AttributeError:module'torch.cuda'has no attribute 'is_avaliable'是什么原因

这个错误是因为在torch.cuda模块中没有is_available属性。通常情况下，torch.cuda模块中应该有is_available()函数来检查CUDA是否可用。出现这个错误可能有以下几个原因：

1. 未正确安装或配置CUDA：请确保已正确安装CUDA并配置好环境变量。可以通过运行`nvcc --version`来检查CUDA是否正确安装。

2. 未正确安装或配置PyTorch：请确保已正确安装PyTorch，并且版本与CUDA兼容。可以通过运行`import torch; print(torch.__version__)`来检查PyTorch的版本。

3. 版本不匹配：如果PyTorch版本与CUDA版本不兼容，可能会导致该错误。请确保PyTorch版本与CUDA版本匹配。

4. 缺少依赖项：有时候缺少一些依赖项也会导致该错误。可以尝试重新安装PyTorch或者更新相关依赖项。

如果以上方法都无法解决问题，建议您在相关的开发者社区或者论坛上提问，以获取更详细的帮助。

AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'Mish'

引用[1]中提到了解决"AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'Mish'"错误的具体步骤。根据错误提示，这个错误是由于torch.nn模块中没有"Mish"属性引起的。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开文件位置：/home/user/anaconda3/envs/chf_torch17_cp36/lib/python3.6/site-packages/torch_geometric/nn/dense/linear.py。

2. 在文件中找到以下代码段：

   if isinstance(self.weight, nn.parameter.UninitializedParameter):
       self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels))
       nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

将其替换为：

   if is_uninitialized_parameter(self.weight):
       self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels))
       nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

3. 在文件中找到以下代码段：

   if isinstance(self.bias, nn.parameter.UninitializedParameter):
       self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels))
       nn.init.zeros_(self.bias)

将其替换为：

   if is_uninitialized_parameter(self.bias):
       self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels))
       nn.init.zeros_(self.bias)

4. 保存文件并重新运行代码，应该就能够解决"AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'Mish'"错误了。

希望这个解决方案能够帮助到你！