Ubuntu 22.04下Jupyter Notebook导入torch报错ModuleNotFoundError求助

问题描述 #

在Ubuntu 22.04系统中安装CUDA 12.4及Torch后，终端执行python3 -c 'import torch'无报错，但在Jupyter Notebook中执行import torch时出现以下错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'torch._custom_ops'; 'torch' is not a package

环境信息 #

• 系统：Ubuntu 22.04
• 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti
• CUDA编译器版本（nvcc -V输出）：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Mar_28_02:18:24_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.131
Build cuda_12.4.r12.4/compiler.34097967_0

• NVIDIA驱动及CUDA运行时版本（nvidia-smi输出）：

NVIDIA-SMI 550.67                 Driver Version: 550.67         CUDA Version: 12.4 

解决步骤 #

1. 确认Jupyter使用的Python环境 #

在报错的Jupyter Notebook中执行以下代码，查看当前Notebook的Python解释器路径：

import sys
print(sys.executable)

对比终端中执行which python3得到的路径，若两者不同，说明Jupyter未使用安装了Torch的环境。

2. 为目标环境添加Jupyter内核 #

如果使用conda环境，先激活目标环境：

conda activate your_env_name

（若使用本地Python环境，直接执行后续命令）

安装ipykernel并将环境添加到Jupyter内核列表：

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=your_env_name --display-name="Python (your_env_name)"

3. 切换Notebook内核 #

• 重启Jupyter Notebook，新建Notebook时选择刚添加的Python (your_env_name)内核
• 若已打开现有Notebook，点击顶部菜单栏Kernel -> Change Kernel，选择对应内核

4. 验证配置 #

在切换内核后的Notebook中执行以下代码，确认Torch及CUDA可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

输出True即为配置成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EnigmaticBacon