module 'torch.cuda' has no attribute 'OutOfMemoryError'

在你提供的引用中，引用和引用提到了关于PyTorch中的CUDA加速和GPU版本的问题。根据你提供的问题，"module 'torch.cuda' has no attribute 'OutOfMemoryError'"错误表示在使用PyTorch时，出现了内存不足的情况。这个错误与CUDA加速和GPU版本有关。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：

1. 检查CUDA是否可用：运行`torch.cuda.is_available()`来检查你的CUDA是否可用。如果返回`True`，说明你的CUDA可用；如果返回`False`，说明你的CUDA不可用。这可能是因为你下载的是CPU版本的PyTorch而不是GPU版本的PyTorch。你可以尝试下载和安装GPU版本的PyTorch来解决这个问题。

2. 确定GPU编号：如果你的CUDA可用，你需要确定你的GPU编号。可以通过`torch.cuda.set_device(-1)`来设置使用GPU的编号，其中`-1`表示使用所有可用的GPU。如果你在命令行中执行Python文件，你可以在最后加上`--你的GPU的设置对应形参 -1`来设置GPU编号。

总结来说，当你遇到"module 'torch.cuda' has no attribute 'OutOfMemoryError'"错误时，首先要检查CUDA是否可用，然后确保你的PyTorch版本是GPU版本的。如果还是出现错误，你可以尝试设置GPU编号来解决问题。参考链接提供了更多解决这个问题的方法。

相关问题

module torch.nn has no attribute BatchNormld

这个错误可能是由于拼写错误导致的。在 PyTorch 中，Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码，确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    nn.BatchNorm2d(64),
    nn.ReLU(),
    ...
)

# 使用模型进行前向传播
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

请注意，上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层，并传递正确的参数。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够更好地帮助你。

报错原因AttributeError: module 'torch.cuda' has no attribute 'OutOfMemoryError'

该错误通常表示在使用 PyTorch 库的过程中，尝试访问 `torch.cuda.OutOfMemoryError` 属性时发生了错误。

这个错误的原因可能是因为 PyTorch 版本较旧，不支持此属性。你可以尝试升级 PyTorch 到最新版本，使用以下命令：

pip install --upgrade torch

如果你已经安装了最新版本的 PyTorch，但仍然遇到此错误，请检查你的代码中是否有其他地方导入了名为 `torch.cuda` 的模块，并且可能覆盖了原始的 `torch.cuda` 模块。你可以搜索代码中是否有类似的导入语句，并尝试删除或重命名它们。

另外，也请确保你的 GPU 驱动程序已正确安装并与 PyTorch 兼容。你可以尝试更新或重新安装 GPU 驱动程序，或者查看 PyTorch 官方文档以获取更多有关 GPU 支持的信息。