AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

Question

AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'

系统与库版本 win10、anaconda、torch1.0.0、torchversion0.2.1、CUDA10.0.130

检查了版本对应关系，torch和CUDA版本是兼容的。也使用“conda install cudatoolkit”命令重新配置了conda环境，还是没有用

想知道为什么

Answer 1

【相关推荐】

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7539770
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘
• 同时，你还可以查看手册：pytorch torch.backends.cuda module 中的内容
• 除此之外, 这篇博客: 关于AttributeError: module ‘torch._C‘ has no attribute ‘_cuda_setDevice‘问题的解决中的 2.解决方法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  1）修改执行命令

  由于我的pytorch装的是CPU版本的，因此需要在python执行命令后面加上 --gpu_ids -1。

  E:\PythonCode\Net>python train.py --gpu_ids -1
  

  这样运行就没有出错了，不过，还可以用另一种方式解决~

  2）修改"base_options.py"文件

  这个文件在错误信息里面可以找到。

      def initialize(self, parser):
          """Define the common options that are used in both training and test."""
          # basic parameters
          parser.add_argument('--dataroot', type=str, default='./LEVIR-CD', help='path to images (should have subfolders A, B, label)')
          parser.add_argument('--val_dataroot', type=str, default='./LEVIR-CD', help='path to images in the val phase (should have subfolders A, B, label)')
  
          parser.add_argument('--name', type=str, default='experiment_name', help='name of the experiment. It decides where to store samples and models')
          parser.add_argument('--gpu_ids', type=str, default='-1', help='gpu ids: e.g. 0  0,1,2, 0,2. use -1 for CPU')
          parser.add_argument('--checkpoints_dir', type=str, default='./checkpoints', help='models are saved here')
          # model parameters
          parser.add_argument('--model', type=str, default='CDF0', help='chooses which model to use. [CDF0 | CDFA]')
          parser.add_argument('--input_nc', type=int, default=3, help='# of input image channels: 3 for RGB ')
          parser.add_argument('--output_nc', type=int, default=3, help='# of output image channels: 3 for RGB')
          parser.add_argument('--arch', type=str, default='mynet3', help='feature extractor architecture | mynet3')
          parser.add_argument('--f_c', type=int, default=64, help='feature extractor channel num')
          parser.add_argument('--n_class', type=int, default=2, help='# of output pred channels: 2 for num of classes')
          parser.add_argument('--init_type', type=str, default='normal', help='network initialization [normal | xavier | kaiming | orthogonal]')
          parser.add_argument('--init_gain', type=float, default=0.02, help='scaling factor for normal, xavier and orthogonal.')
          parser.add_argument('--SA_mode', type=str, default='BAM', help='choose self attention mode for change detection, | ori |1 | 2 |pyramid, ...')
  

  直接把’–gpu_ids’的 default改成’-1’，简单粗暴。（原来默认值是0）

  以上，完美解决了问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^