Ubuntu 22.04下CUDA设备无法启用，PyTorch报_C未定义错误

问题描述 #

已完成以下基础操作仍报错：

• 在Anaconda中新建环境
• 更新GTX1070显卡驱动
• 按照PyTorch官方指引通过Anaconda安装PyTorch

运行代码时出现如下错误：

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 2
      1 # Device configuration
----> 2 import torch
      3 print(torch.cuda.is_available())
      4 print(device)

File ~/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/__init__.py:457
    443         raise ImportError(textwrap.dedent('''
    444             Failed to load PyTorch C extensions:
    445                 It appears that PyTorch has loaded the `torch/_C` folder
   (...)
    453                 or by running Python from a different directory.
    454             ''').strip()) from None
    455     raise  # If __file__ is not None the cause is unknown, so just re-raise.
--> 457 for name in dir(_C):
    458     if name[0] != '_' and not name.endswith('Base'):
    459         __all__.append(name)

NameError: name '_C' is not defined

解决步骤 #

1. 确认环境激活状态
   确保运行代码前已激活安装PyTorch的Anaconda环境，执行：

   conda activate 你的环境名
   

   检查当前Python路径，确认使用的是环境内的Python：

   which python  # Linux/macOS
   where python  # Windows
   

2. 重新安装适配版本的PyTorch
   GTX1070基于Pascal架构，支持CUDA 11.x版本，先卸载现有PyTorch：

   conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cpuonly -y
   

   再安装适配CUDA版本的PyTorch（以CUDA 11.8为例）：

   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
   

3. 验证安装完整性
   激活环境后运行以下代码验证：

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

   若仍报错，删除现有环境重新创建：

   conda remove -n 你的环境名 --all -y
   conda create -n 新环境名 python=3.9 -y
   conda activate 新环境名
   # 再次执行PyTorch安装命令
   

4. 检查CUDA与驱动兼容性
   通过nvidia-smi查看当前驱动支持的最高CUDA版本，确保安装的PyTorch对应的CUDA版本在驱动支持范围内（GTX1070最低支持CUDA 11.0）。

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