运行noise2inverse的03_train（MSD网络）时遇ImportError求助

这个错误是因为msd_pytorch的CUDA扩展与当前PyTorch版本不兼容，导致找不到PyTorch内部的符号_ZN2at15checkAllSameGPUEPKcN3c108ArrayRefINS_9TensorArgEEE。以下是具体解决方案：

解决方案1：匹配PyTorch与CUDA版本 #

• 卸载当前环境的PyTorch：

  pip uninstall torch torchvision torchaudio
  

• 根据本地CUDA版本安装兼容的PyTorch（以CUDA 11.3为例，对应PyTorch 1.10.x）：

  pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
  

  注意：如果CUDA版本不同，替换对应的PyTorch版本号和CUDA标识。

解决方案2：从源码重新编译msd_pytorch #

预编译的msd_pytorch二进制包可能和本地环境不匹配，建议手动编译：

• 卸载已安装的msd-pytorch：

  pip uninstall msd-pytorch
  

• 克隆msd_pytorch源码仓库：

  git clone https://github.com/ahendriksen/msd_pytorch.git
  

• 进入目录并编译安装：

  cd msd_pytorch
  python setup.py install
  

  编译过程中确保当前环境的PyTorch和CUDA可用，nvcc命令能正常执行。

解决方案3：检查CUDA环境一致性 #

• 运行以下命令查看CUDA版本：

  nvcc --version
  

• 运行Python代码查看PyTorch关联的CUDA版本：

  import torch
  print(torch.version.cuda)
  

  两者版本必须一致，否则会出现兼容性问题。如果不一致，调整PyTorch版本或CUDA版本。

解决方案4：临时使用CPU模式（仅用于测试） #

如果只是临时验证代码，可以强制使用CPU运行：

• 修改训练代码中初始化模型的部分，将parallel=multi_gpu改为parallel=False；
• 或者在导入模型前添加：

  import torch
  torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')
  

  此方案会降低训练速度，仅适合排查问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aknahin