pythontorchloaddllpath打包报错

题主是否想询问“pythontorchloaddllpath打包报错的解决方案”。以下是一些可能的解决方案。

1、将PyTorch打包进EXE文件：可以使用PyInstaller等打包工具将PyTorch和程序一起打包成一个EXE文件，这样可以保证所有的库都能被正确地加载和使用。

2、手动复制DLL文件：将PyTorch包中的所有DLL文件手动复制到程序所在的文件夹下，这样可以保证程序在运行时能够找到所有需要的库文件。

3、添加环境变量：将PyTorch包中的DLL文件所在的路径添加到系统的PATH环境变量中，这样在运行程序时系统就能够正确地找到需要的库文件。

4、升级PyTorch版本：有时候，这个问题可能是由于PyTorch版本不兼容或者存在一些已知的问题所导致的。尝试升级到最新版本的PyTorch，或者尝试使用一些已知稳定的版本，可能会解决这个问题。

Windows Torch找不到指定的程序Torchlib可能是由于Torchlib不在Windows Torch的安装路径中，或者是因为Torchlib没有正确安装，或者是因为Torchlib与Windows Torch的版本不兼容。另一种可能是由于Torchlib被损坏或者被病毒感染而无法正常运行，或者是由于Windows Torch被损坏或者被病毒感染而无法正常运行。最后，还有可能是由于Windows Torch的设置不正确或者未正确配置而导致Torchlib无法正常运行。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。

发展：

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：

1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；

2、包含自动求导系统的深度神经网络。

优点

1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；

2、设计追求最少的封装；

3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；

4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；

5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题；

6、入门简单。

扩展资料：

模块

1、Autograd模块

PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的 *** 作，然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时，此方法特别强大。

2、Optim模块

torchoptim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持，因此无需从头开始构建它们。

3、nn模块

PyTorchautograd使定义计算图和获取梯度变得容易，但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。

1 利用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置可用显卡

在CUDA中设定可用显卡，一般有2种方式：

(1) 在代码中直接指定

import os

osenviron['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_ids

(2) 在命令行中执行代码时指定

CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 trainpy

如果使用sh脚本文件运行代码，则有3种方式可以设置

(3) 在命令行中执行脚本文件时指定：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids sh runsh

(4) 在sh脚本中指定：

source bashrc

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids && python3 trainpy

(5) 在sh脚本中指定

source bashrc

CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 trainpy

如果同时使用多个设定可用显卡的指令，比如

source bashrc

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id1 && CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id2 python3 trainpy

那么高优先级的指令会覆盖第优先级的指令使其失效。优先级顺序为：不使用sh脚本 (1)>(2)； 使用sh脚本(1)>(5)>(4)>(3)

个人感觉在炼丹时建议大家从(2)(3)(4)(5)中选择一个指定可用显卡，不要重复指定以防造成代码的混乱。方法(1)虽然优先级最高，但是需要修改源代码，所以不建议使用。

2 cuda()方法和torchcudaset_device()

我们还可以使用cuda()[包括modelcuda()/losscuda()/tensorcuda()]方法和torchcudaset_device()来把模型和数据加载到对应的gpu上。

(1) cuda()

以modelcuda()为例，加载方法为：

modelcuda(gpu_id) # gpu_id为int类型变量，只能指定一张显卡

modelcuda('cuda:'+str(gpu_ids)) #输入参数为str类型，可指定多张显卡

modelcuda('cuda:1,2') #指定多张显卡的一个示例

(2) torchcudaset_device()

使用torchcudaset_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可

torchcudaset_device(gpu_id) #单卡

torchcudaset_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡

但是这种写法的优先级低，如果modelcuda()中指定了参数，那么torchcudaset_device()会失效，而且pytorch的官方文档中明确说明，不建议用户使用该方法。

第1节和第2节所说的方法同时使用是并不会冲突，而是会叠加。比如在运行代码时使用

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 trainpy

而在代码内部又指定

modelcuda(1)

losscuda(1)

tensorcuda(1)

那么代码会在GPU3上运行。原理是CUDA_VISIBLE_DEVICES使得只有GPU2,3,4,5可见，那么这4张显卡，程序就会把它们看成GPU0,1,2,3，cuda(1)把模型/loss/数据都加载到了程序所以为的GPU1上，则实际使用的显卡是GPU3。

如果利用cuda()或torchcudaset_device()把模型加载到多个显卡上，而实际上只使用一张显卡运行程序的话，那么程序会把模型加载到第一个显卡上，比如如果在代码中指定了

modelcuda('cuda:2,1')

在运行代码时使用

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 trainpy

这一指令，那么程序最终会在GPU4上运行。

3多卡数据并行torchnnDataParallel

多卡数据并行一般使用

torchnnDataParallel(model,device_ids)

其中model是需要运行的模型，device_ids指定部署模型的显卡，数据类型是list

device_ids中的第一个GPU（即device_ids[0]）和modelcuda()或torchcudaset_device()中的第一个GPU序号应保持一致，否则会报错。此外如果两者的第一个GPU序号都不是0,比如设置为：

model=torchnnDataParallel(model,device_ids=[2,3])

modelcuda(2)

那么程序可以在GPU2和GPU3上正常运行，但是还会占用GPU0的一部分显存（大约500M左右），这是由于pytorch本身的bug导致的（截止140，没有修复这个bug）。

device_ids的默认值是使用可见的GPU，不设置modelcuda()或torchcudaset_device()等效于设置了modelcuda(0)

4 多卡多线程并行torchnnparallelDistributedDataParallel

（这个我是真的没有搞懂,,,,）

参考了这篇文章和这个代码，关于GPU的指定，多卡多线程中有2个地方需要设置

torchcudaset_device(argslocal_rank)

torchnnparallelDistributedDataParallel(model, device_ids=[argslocal_rank])

模型/loss/tensor设置为cuda()或cuda(argslocal_rank)均可，不影响正常运行。

5 推荐设置方式：

(1) 单卡

使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU，不要使用torchcudaset_device()，不要给cuda()赋值。

(2) 多卡数据并行

直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES，通过调整可见显卡的顺序指定加载模型对应的GPU,不要使用torchcudaset_device()，不要给cuda()赋值，不要给torchnnDataParallel中的device_ids赋值。比如想在GPU1,2,3中运行，其中GPU2是存放模型的显卡，那么直接设置

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,1,3

(3) 多卡多线程

以上就是关于pythontorchloaddllpath打包报错全部的内容，包括:pythontorchloaddllpath打包报错、windowstorch找不到指定的程序torchlib、pytorch是什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！