juptyer notebook ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

出现 "ModuleNotFoundError: No module named 'torch'" 错误的原因是找不到名为 "torch" 的模块。解决这个问题的方法如下：
1. 确保已经安装了 torch 库。你可以通过以下命令来安装 torch：pip install torch 或者使用你的包管理器（如 conda）来安装。
2. 如果你已经安装了 torch，但仍然出现错误，那可能是因为你使用的是不兼容的 Python 版本。torch 可能只与特定版本的 Python 兼容。请检查你正在使用的 Python 版本，确保它与 torch 兼容。
3. 如果你正在使用虚拟环境，请确保你已经在正确的虚拟环境中安装了 torch。有时候，虚拟环境中没有正确安装所需的库会导致该错误。
4. 如果你使用的是 Jupyter Notebook 或类似的环境，请确保你已经在正确的内核中安装了 torch。有时候，不同的内核可能具有不同的包安装情况。

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jupyter notebook ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

当在Jupyter Notebook中运行import torch时出现ModuleNotFoundError: No module named 'torch'的错误，可能是由于Jupyter Notebook默认使用的环境是base环境，而base环境可能没有安装torch库导致的。因此，你可以尝试以下方法来解决这个问题：
1. 确保已经在Anaconda中创建了一个新的conda环境（比如my-conda-env），并在该环境中安装了torch库。
2. 在Anaconda Prompt中激活新创建的环境（conda activate my-conda-env）。
3. 在激活的环境中安装Jupyter Notebook（conda install jupyter）。
4. 启动Jupyter Notebook服务器（jupyter notebook）。
5. 在Jupyter Notebook中创建一个新的Python Notebook，然后尝试导入torch库，应该不会再出现ModuleNotFoundError错误。

通过以上步骤，你可以确保在Jupyter Notebook中使用的环境是你所创建的conda环境，并且该环境中已经正确安装了torch库，从而解决ModuleNotFoundError的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Jupyter Notebook 中ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘ 或者 No module named ‘torchvision...](https://blog.csdn.net/weixin_43431218/article/details/131105419)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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jupyter notebook报ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

当在Jupyter Notebook中遇到ModuleNotFoundError: No module named 'torch'的错误时，这意味着你的Jupyter Notebook环境缺少了torch模块。
要解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保你已经在同一个环境中安装了PyTorch。你可以在终端或命令提示符中使用以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

2. 在Jupyter Notebook中重新启动内核。你可以通过点击Jupyter Notebook界面上的"Kernel"选项，然后选择"Restart Kernel"来重新启动内核。

3. 确保你正在使用正确的内核。你可以在Jupyter Notebook界面上的"Kernel"选项中查看当前使用的内核。确保你正在使用包含安装了PyTorch的内核。

如果你按照以上步骤操作仍然遇到问题，请确保你的环境变量正确配置，并且你已将PyTorch正确安装。你也可以尝试重新安装PyTorch，或者在Jupyter Notebook中创建一个新的环境。