"Error: torch._c has no attribute _cuda_setdevice"

错误：torch._c 模块没有属性 _cuda_setdevice

在PyTorch中，当遇到类似于 attributeerror: module torch._c has no attribute _cuda_setdevice的错误时，我们通常会感到困惑和沮丧。这种错误提示意味着在尝试使用PyTorch中的一个模块时，该模块不存在一个名为_cuda_setdevice的属性。

为了解决这个问题，我们需要先了解一下这个错误提示背后的原因。在PyTorch中，每个模块都可以访问其所在位置的设备，例如内存和CPU。但是，当尝试访问一个不在其位置的设备时，就会引发这个错误提示。

为了解决这个错误，我们需要查找与_cuda_setdevice属性相关的代码。通常情况下，这个属性与 CUDA 有关。因此，我们需要检查代码中是否使用了 CUDA，并确保它是正确的。

如果我们已经确认代码中使用了 CUDA，那么我们需要检查代码是否正确地指定了 CUDA 设备。在PyTorch中，指定 CUDA 设备需要使用_cuda_setdevice属性，如下所示：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

在上面的代码中，我们首先检查了 CUDA 是否可用。如果 CUDA 可用，我们则指定一个名为“0”的设备。如果 CUDA 不可用，我们则使用“cpu”设备。

如果指定了一个错误的 CUDA 设备，代码就会抛出这个attributeerror。因此，我们需要确保我们正确地指定了 CUDA 设备。

此外，我们还需要检查代码是否正确地初始化了 CUDA。在PyTorch中，初始化 CUDA 需要使用以下代码：

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    print("CUDA device: ", device)
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("No CUDA device found.")

在上面的代码中，我们首先检查了 CUDA 是否可用。如果 CUDA 可用，我们则指定一个名为“0”的设备。如果 CUDA 不可用，我们则使用“cpu”设备。

最后，我们需要检查代码是否正确地设置了 CUDA 设备。在PyTorch中，设置 CUDA 设备需要使用以下代码：

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    torch.cuda.set_device(device)
    print("CUDA device: ", device)
else:
    device = torch.device("cpu")
    torch.device("cpu").set_device(device)
    print("No CUDA device found.")

在上面的代码中，我们首先检查了 CUDA 是否可用。如果 CUDA 可用，我们则指定一个名为“0”的设备。如果 CUDA 不可用，我们则使用“cpu”设备。

然后，我们使用torch.cuda.set_device()函数来设置 CUDA 设备。这个函数会将当前设备的索引设置为指定的设备索引，并将设备标记为已初始化。

总之，当我们遇到attributeerror: module torch._c has no attribute _cuda_setdevice的错误时，我们需要先检查代码中是否正确地指定了 CUDA 设备。如果 CUDA 可用，我们需要确保设备索引是正确的。如果 CUDA 不可用，我们需要检查是否正确地初始化了 CUDA。最后，我们需要检查代码是否正确地设置了 CUDA 设备。