D:\anaconda3\envs\cpupytorch\python.exe C:\Users\32544\PycharmProjects\machinelearning\main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\32544\PycharmProjects\machinelearning\main.py", line 3, in <module> import torch File "D:\anaconda3\envs\cpupytorch\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 1703, in <module> from torch._tensor import Tensor # usort: skip File "D:\anaconda3\envs\cpupytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 21, in <module> from torch.overrides import ( File "D:\anaconda3\envs\cpupytorch\lib\site-packages\torch\overrides.py", line 34, in <module> from torch._C import ( ImportError: cannot import name '_get_function_stack_at' from 'torch._C' (D:\anaconda3\envs\cpupytorch\lib\site-packages\torch\_C.cp39-win_amd64.pyd) 进程已结束，退出代码为 1

<think>嗯，用户遇到了一个Python错误，当运行他们的机器学习项目时，导入torch失败，提示无法从'torch._C'导入'_get_function_stack_at'。我需要帮他们解决这个问题。 首先，我应该回忆一下这个错误的常见原因。通常，这种导入错误可能和PyTorch的安装问题有关，比如版本不兼容或者安装损坏。用户的环境是Anaconda下的一个名为cpupytorch的环境，可能他们安装的是CPU版本的PyTorch，但可能版本不对。 接下来，我应该考虑可能的解决方法。首先，建议用户检查PyTorch的版本是否正确，或者是否存在版本冲突。可能他们安装了不兼容的PyTorch版本，导致某些模块缺失。这时候重新安装正确版本的PyTorch可能会解决问题。 然后，用户使用的是conda环境，所以可能需要用conda命令来安装或者更新PyTorch。或者，如果conda源中没有对应的版本，可能需要通过pip安装。另外，有时候安装时使用conda和pip混合可能会导致依赖冲突，所以需要确保安装命令正确。 另外，用户的错误信息中提到了ImportError: cannot import name '_get_function_stack_at'，这个特定的错误可能与PyTorch的版本有关。可能需要检查PyTorch的版本是否支持当前安装的Python版本。例如，较新的PyTorch版本可能需要Python 3.8或更高，而用户的环境是Python 3.9，所以可能没问题，但版本不匹配仍然可能存在问题。 可能还需要检查环境是否激活正确，或者是否在正确的环境中安装了PyTorch。用户可能创建了环境但没有激活，或者安装了PyTorch到base环境而不是cpupytorch环境。 另外，用户提到他们使用的路径是D:\anaconda3\envs\cpupytorch\python.exe，这说明他们确实在该环境下运行，但安装的PyTorch可能有问题。可能需要重新安装PyTorch，并确保安装命令正确。 总结一下，可能的解决步骤是： 1. 确认当前conda环境是否正确激活，并且在该环境下进行安装。 2. 卸载当前环境的PyTorch，然后重新安装指定版本的PyTorch（CPU版本）。 3. 检查Python版本是否与PyTorch兼容。 4. 如果问题依旧，可能需要彻底删除环境并重新创建，再安装PyTorch。 同时，用户可能没有安装正确的PyTorch版本，比如安装了GPU版本但系统没有CUDA，或者安装的版本与Python版本不兼容。因此，提供正确的安装命令是关键，比如通过官方推荐的conda或pip命令安装CPU版本。 最后，可能还需要建议用户检查他们的代码是否有其他依赖问题，或者是否有文件命名冲突（比如文件名为torch.py），但根据错误信息来看，更可能是PyTorch安装问题。</think>这个错误表明PyTorch在导入过程中遇到了核心模块的加载问题。以下是逐步排查和解决方案： ### 一、错误原因分析 主要可能由以下原因导致： 1. PyTorch版本与Python版本不兼容 2. PyTorch安装文件损坏 3. 存在多个PyTorch版本冲突 4. 环境路径配置异常 ### 二、解决方案步骤 #### 步骤1：验证Python版本 在Anaconda Prompt中执行： ```bash python --version ``` 确认Python版本是否为3.6-3.9（PyTorch官方支持的稳定版本范围） #### 步骤2：彻底重装PyTorch 在**已激活cpupytorch环境**的情况下执行： ```bash conda uninstall pytorch torchvision torchaudio -y pip cache purge conda clean --all -y ``` #### 步骤3：安装CPU版本PyTorch 使用官方推荐命令安装（任选其一）： ```bash # Conda安装方式 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # 或者使用pip安装 pip install torch==1.13.0+cpu torchvision==0.14.0+cpu torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 步骤4：验证基础安装 新建test.py文件： ```python import torch print(torch.__version__) # 应该输出类似1.13.0 print(torch.rand(2,3)) # 应输出2x3随机张量 ``` ### 三、高级排查方案 如果问题仍然存在，可尝试： 1. 创建全新环境： ```bash conda create -n pytorch_test python=3.8 conda activate pytorch_test # 再次执行安装命令 ``` 2. 检查环境变量： ```bash echo %PATH% ``` 确认没有多个Python路径冲突 ### 四、典型版本对应表 | PyTorch版本 | 推荐Python版本 | 对应CUDA版本 | |------------|----------------|-------------| | 2.0.1 | 3.8-3.10 | 11.7/11.8 | | 1.13.0 | 3.7-3.9 | 11.6/11.7 | | 1.12.1 | 3.7-3.9 | 10.2/11.6 | 建议选择PyTorch 1.13.0 + Python 3.8的组合进行测试，此组合经过官方长期支持验证。