在Pycharm中为什么会显示未解析的引用torch

Question

请问各位为什么在Pycharm中写x=torch.randn（1,3,32,32）代码，为什么会出现未解析的引用
torch情况。求各位指导。

Answer 1

2301_81879886 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

在PyCharm中出现未解析的引用torch的情况，通常是因为PyCharm无法找到torch库的位置或者没有正确配置Python解释器。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种解决方案：

1. 确保已经正确安装了torch库：在PyCharm中，打开终端并运行pip install torch命令来安装torch库。

2. 检查Python解释器配置：确保PyCharm中正确配置了Python解释器。可以通过以下步骤检查和配置：

   1. 打开PyCharm，点击菜单栏的"File"，选择"Settings"。
   2. 在弹出的对话框中选择"Project: your_project_name"，然后选择"Project Interpreter"。
   3. 确保你选择了包含torch库的Python解释器，并点击右上角的"+ Add"按钮添加解释器（如果需要）。
   4. 点击"Apply"按钮保存更改。

3. 检查PyCharm中的项目结构：确保你的项目已经以正确的方式导入到PyCharm中。

4. 检查PyCharm中的Python路径配置：在PyCharm中，点击菜单栏的"File"，选择"Settings"，然后选择"Build, Execution, Deployment"，再选择"Python Interpreter"。在右边的面板中，检查"Paths"标签页下是否包含了torch库的路径。

5. 重启PyCharm：有时候，重启PyCharm会解决某些问题。

如果以上解决方案都没有解决你的问题，你可以尝试以下附加解决方案：

• 重新安装PyTorch：可以尝试使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch重新安装PyTorch。

• 升级PyCharm：如果你的PyCharm版本较低，可以尝试升级到最新版本，可能会修复一些问题。

以下是你提供的模型代码的修改后的版本:

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5)
        self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=5)
        self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5)
        self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear1 = nn.Linear(in_features=1024, out_features=64)
        self.linear2 = nn.Linear(in_features=64, out_features=10)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.maxpool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
myModel = MyModel()
out = myModel(x)
print(out)

请注意，以上代码假设已经正确导入了torch和torch.nn模块。如果仍然出现未解析的引用错误，请尝试上述解决方案。