【已解决】Python报错Pytorch：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
【已解决】Python报错Pytorch：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
本文摘要：本文已解决Pytorch：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’的相关报错问题，并总结提出了几种可用解决方案。同时结合人工智能GPT排除可能得隐患及错误。
一、Bug描述
在Python深度学习开发中，PyTorch是一个非常重要的框架。然而，对于初学者来说，遇到ModuleNotFoundError: No module named 'torch’的错误可能会感到困惑。 本文将详细分析这个错误的原因，并提供相应的解决方案和注意事项。
二、定位报错原因
遇到ModuleNotFoundError: No module named 'torch’这个错误通常有以下几个原因：
- PyTorch未安装：Python环境中没有安装PyTorch库。
- 环境路径问题：PyTorch可能安装在了非默认的Python环境中，而当前使用的Python解释器没有正确指向该环境。
- Python版本不兼容：PyTorch可能不支持当前使用的Python版本。
- 虚拟环境问题：如果在虚拟环境中安装了PyTorch，但未激活相应的虚拟环境，也会导致这个错误。
三、解决方案汇总
方案一：安装PyTorch
首先，确保Python环境是最新的，并且符合PyTorch的安装要求。
然后，根据系统配置和需求，选择合适的安装方式。
这里我给出两种安装方式！分别是pip和conda安装。
使用pip安装
# 对于CUDA 11.0
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# 对于CUDA 10.2
pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2
# 对于CUDA 10.1
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# 对于CUDA 9.0
pip install torch==1.7.1+cu92 torchvision==0.8.2+cu92 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# 只需要CPU支持
pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html使用conda安装，如果你使用的是Anaconda或Miniconda，可以通过conda安装PyTorch：
# 对于CUDA 10.2用户
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# 对于CPU版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch大家安装的时候一定要对好版本！不然也没什么用。
安装的时候网速可能比较慢，可以用国内的源，咱直接复制代码就行：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false安装完成后，可以通过尝试导入PyTorch来验证是否安装成功：
import torch
print(torch.__version__)下面是一个简单的示例，展示如何在Python脚本中使用PyTorch创建一个张量：
import torch
# 创建一个PyTorch张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print(x)四、相关注意事项
总的来说在安装PyTorch之前，请确保你的Python版本与PyTorch兼容。PyTorch官网提供了详细的兼容性信息。
如果你使用的是虚拟环境，请确保在激活虚拟环境后进行安装和运行脚本。
如果你打算在GPU上运行PyTorch，确保CUDA版本与PyTorch版本兼容，并且正确安装了NVIDIA驱动。
在安装过程中，如果遇到权限问题，可能需要使用sudo（Linux/macOS）或以管理员身份运行命令行工具（Windows）。
如果你在中国等地区，由于网络问题导致安装速度慢，可以考虑使用国内的PyTorch镜像源。