### 解决方案 在 Jupyter Notebook 中遇到 `No module named 'torch'` 的问题通常是由于环境配置不正确引起的。以下是详细的解决方法： #### 1. **确认当前使用的 Python 环境** 确保 Jupyter Notebook 使用的是安装了 PyTorch 的 Conda 虚拟环境。如果未切换到正确的环境，则即使已经安装了 PyTorch，在 Jupyter Notebook 中也无法导入。 可以通过以下方式验证当前环境： ```python import sys print(sys.executable) ``` 此代码会打印出当前运行的 Python 可执行文件路径。如果路径指向其他环境而非目标环境（例如 base 或其他自定义环境），说明需要调整环境设置[^1]。 --- #### 2. **激活并安装 Jupyter 到指定环境** 假设目标环境名为 `pytorch_env`，可以按照以下步骤操作： - 激活目标环境： ```bash conda activate pytorch_env ``` - 在该环境中安装 Jupyter Notebook 和 IPyKernel： ```bash conda install jupyter ipykernel ``` - 将当前环境注册为 Jupyter Kernel： ```bash python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env --display-name="Python (PyTorch)" ``` 完成以上步骤后，重新启动 Jupyter Notebook 并选择对应的 Kernel（即显示名称为 “Python (PyTorch)” 的选项）。此时应该能够正常加载 PyTorch 库[^3]。 --- #### 3. **检查 PyTorch 是否正确安装** 进入目标环境后尝试手动测试 PyTorch 导入功能： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果能成功输出版本号以及 CUDA 支持状态，则表明 PyTorch 已经正确安装。否则可能需要重新安装 PyTorch[^4]。 对于 GPU 版本的 PyTorch 安装命令如下： ```bash pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio===0.10.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` --- #### 4. **处理潜在冲突** 有时可能会存在多个不同版本的 PyTorch 冲突情况，比如 CPU 和 GPU 版本同时存在于同一环境中。这种情况下建议清理旧版后再重试： ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio pip install torch torchvision torchaudio ``` 另外需要注意的是，某些特殊场景下 DLL 文件命名可能导致兼容性问题，可参考引用中的修改策略作为备用手段[^5]。 --- ### 总结 通过上述步骤应能有效解决 Jupyter Notebook 运行时缺失 `torch` 模块的问题。核心在于确保工作环境一致性和依赖项正确定义。