仅CPU环境运行PyTorch时[WinError 127]错误的解决方法

• 彻底清理CUDA相关Torch残留
  先完全卸载现有PyTorch相关包：

  # Conda环境
  conda uninstall torch torchvision torchaudio -y
  # Pip环境
  pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
  

  手动删除Anaconda环境目录下的Lib\site-packages\torch文件夹，再清理缓存：

  pip cache purge
  conda clean -a -y
  

• 重新安装纯CPU版PyTorch
  推荐安装兼容性更好的PyTorch 2.x纯CPU版本：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  

  若坚持使用1.8.1版本，执行：

  pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  

  安装完成后验证：运行import torch; print(torch.cuda.is_available())，输出应为False。

• 强制模型使用CPU运行

  • 遍历代码中所有设备指定逻辑，直接替换为device = torch.device('cpu')，删除所有cuda相关的条件判断
  • 模型加载时添加map_location='cpu'参数，示例：

    model = torch.load('model_path.pth', map_location='cpu')
    

  • 注释或删除所有涉及CUDA的操作代码，比如torch.cuda.empty_cache()

• 排查依赖冲突
  用pip list查看环境包列表，确保torch、torchvision、torchaudio均为带+cpu后缀的版本；若存在其他依赖包强制引入CUDA版Torch，需卸载后重新安装其CPU兼容版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11652533