Ubuntu上如何解决PyTorch错误

在Ubuntu上解决PyTorch错误通常涉及几个关键步骤，包括安装正确的PyTorch版本、CUDA工具包、cuDNN库，以及确保环境配置正确。以下是一些常见的错误及其解决方法：

常见错误及解决方法

1. ImportError: libmkl_intel_lp64.so: cannot open shared object file

   解决办法：在.bashrc中加入一行export LD_LIBRARY_PATH=/root/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH，然后运行source ~/.bashrc更新环境变量。

2. ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

   解决办法：确保已经安装了PyTorch。可以使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.X -c pytorch命令安装，其中X.X是CUDA版本。

3. RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on a Tensor created from .data or .detach()

   解决办法：参考报错提示进行修改，去掉.data。

4. CUDA版本不匹配

   解决办法：检查CUDA_HOME环境变量是否正确设置，并确保安装的PyTorch版本与CUDA版本匹配。

5. 编译报错

   解决办法：确保使用的CUDA和cuDNN版本与PyTorch兼容。可以参考PyTorch官网的安装指南，选择合适的版本进行安装。

6. 网络问题导致无法安装PyTorch

   解决办法：尝试更换国内镜像源，如清华大学提供的源。如果仍然失败，可以手动下载whl文件进行本地安装。

7. No module named ‘torch._C’

   解决办法：尝试重命名_C.cpython-35m等文件为_C.so，然后重新导入。

安装步骤

1. 创建conda环境

   conda create -n pytorch python=3.6
   conda activate pytorch
   

2. 安装PyTorch

   根据你的CUDA版本，使用以下命令安装PyTorch。例如，对于CUDA 10.2：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
   

3. 验证安装

   在Python环境中运行以下命令，检查PyTorch是否安装成功：

   import torch
   print(torch.__version__)
   

   同时，运行torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。

如果在安装过程中遇到特定的错误信息，请提供详细的错误信息，以便进行更精确的诊断和解决。