from torch._C import * ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块。

这个错误通常是由于PyTorch库没有正确安装或者版本不兼容导致的。解决方法如下：
1. 确认你已经正确安装了PyTorch库，并且版本与你的Python环境兼容。
2. 如果你使用的是Windows平台，可以尝试升级你的Visual C++ Redistributable，或者安装Microsoft Visual Studio。
3. 如果你使用的是Anaconda环境，可以尝试在Anaconda Prompt中使用conda install命令重新安装PyTorch库。
4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试在PyTorch的GitHub页面上查找类似的问题，并参考解决方案。

相关问题

from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。

出现这个错误是因为无法找到特定的程序。根据引用，这个错误是在安装完成后进行测试时出现的。

根据引用，解决这个问题有一个方法。首先，需要打开解压后的文件夹`intel-openmp-2018.0.0-8`中的`Library/bin`。然后，将其中的两个`.dll`文件复制到一个新的文件夹中。最后，将这个新文件夹中的`.dll`文件的路径添加到系统的环境变量中。

所以，你可以尝试按照上述方法解决这个问题。希望这能帮到你解决错误！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[PyTorch填坑之旅]·from torch._C import * ImportError: DLL load failed解决方法](https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90754730)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pyTorch欠缺dll](https://download.csdn.net/download/chnyac/10579385)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

from torch._C import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

from torch._C import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import这个错误通常是由于numpy安装出现问题导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 确保你已经正确安装了numpy库。你可以使用pip命令来安装最新版本的numpy，例如：pip install numpy。如果numpy已经安装了，可以尝试升级到最新版本，使用pip install --upgrade numpy。

2. 如果你已经安装了numpy，但仍然出现错误，可以尝试重新安装numpy。首先，你可以使用pip uninstall numpy命令来卸载现有的numpy库，然后再重新安装numpy。

3. 如果上述方法都无效，你可以尝试使用conda工具来安装numpy。使用conda install numpy命令可以自动解决依赖关系并安装numpy。

4. 如果你使用的是虚拟环境，那么请确保你的虚拟环境中已经正确安装了numpy。你可以在虚拟环境中运行pip list命令来查看已安装的库，并确保numpy在其中。