AttributeError: module 'torch' has no attribute 'get_default_device'

### 关于PyTorch中的AttributeError错误在遇到`AttributeError: module 'torch' has no attribute 'get_default_device'`时，这通常表明调用了不存在的方法或属性。此问题可能由以下几个方面引起： #### 1. 方法或属性不存在 `get_default_device()`并不是PyTorch官方API的一部分[^6]。如果需要获取当前设备（CPU/GPU），可以使用如下方法替代： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ``` 这段代码通过检测CUDA是否可用决定运行环境是GPU还是CPU。 --- #### 2. 版本兼容性问题某些自定义库或第三方扩展可能会引入类似的函数名，但如果使用的PyTorch版本较旧，则可能导致找不到这些功能的情况。建议确认所依赖的功能是否存在并适用于当前安装的PyTorch版本。可以通过以下命令查看已安装的PyTorch版本： ```bash pip show torch ``` 或者直接在Python脚本中打印版本号： ```python import torch print(torch.__version__) ``` 对于特定功能的支持情况，请查阅对应版本的[PyTorch文档](https://pytorch.org/docs/stable/index.html)[^7]。 --- #### 3. 自定义模块冲突如果有导入其他自定义模块覆盖了标准PyTorch行为，也可能引发此类错误。例如，在项目中有同名变量或其他命名空间污染的情况下，应仔细检查代码逻辑以排除潜在干扰源。 --- 以下是修正后的通用解决方案示例代码片段： ```python if not torch.cuda.is_available(): raise SystemExit("No GPU found!") # 定义设备对象 device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') model = YourModel().to(device) # 将数据移动至指定设备 input_tensor = input_tensor.to(device) output_tensor = model(input_tensor) ``` 以上实现方式更加稳健且广泛适用不同场景需求[^8]。 --- ###

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