安装了910b的cann,RC2,安装了torch2.3.1和torch_npu2.3.1,python3.10.15,一直报错 python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);" 报错 [W compiler_depend.ts:615] Warning:...
互联网上的许多建议都说工作目录不应与 torch 包所在的目录相同,但是我手动将我的工作目录设置为 C:/Users/trish/Downloads,但我遇到了同样的错误。 此外,我已经尝试了以下操作:从头开始重新安装 Anaconda 和所有软件包,并且我确保我的目录中没有重复的“torch”文件夹。 请帮助!谢谢! 原文由 Trisha S. 发布,...
import torch报错: from torch._C import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import 问题分析 这一类报错基本有一下几个原因: 所安装的库版本号不对; 说安装的库依赖于另一些未安装的库; 相同库安装了多个版本,产生了冲突; 错误版本的库通过uninstall操作维卸载干净; 处理办法 知道了出错的可能原因...
importtorchprint('yes') 在powershell中选择带pytorch的环境并py test.py,结果如下 错误提示:No module named 'torch' 但在Vscode中调试运行,并不会出错,如下图 从anaconda可以看到该环境中存在pytorch,输入pip freeze也显示环境中存在pytorch ...
代码如下 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDatafromtorchvisionimportdatasets,transformsimportmatplotlib.pyplotasplt EPOCH=1BATCH_SIZE=50LR=0.001DOWNLOAD_MNIST=Falsetrain_data=datasets.MNIST(root='./mnist',# 数据保存的目录train=True,# 是训练的数据,False的...
二、示例代码及报错说明 假设我们有如下简单的Torch代码,在IPython环境和普通Python环境中运行时可能会出现不同的结果。 importtorch# 创建一个随机的张量tensor_a=torch.rand(3,3)tensor_b=torch.rand(3,3)# 尝试计算它们的乘积result=torch.matmul(tensor_a,tensor_b)print(result) ...
然后输入“Import torch”,然后再回车,等待一会儿,出现光标,如图14 所示。 图13 然后再输入" print(torch.version)",回车,出现我们所安装的torch的版本号,如图14 所示,此时说明我们的torch安装已完成。 图14 4. 在pycharm中配置Interpreter 在pycharm中,点击“File”——“Setting”,如图15所示。
importtorchimporttorch.nnasnn v = torch.tensor([0]) m = nn.Linear(1,10) m(v) 运行结果: 因为input也就是我们的v是torch.long类型的而weight是torch.float类型。所以在做矩阵乘法的时候这两种类型的不一致导致了报错。 解决方案 把v的dtype显示地设置成torch.float代码就成功运行了 ...