我之前也踩过类似的DLL初始化坑，结合你给出的环境（Win11、RTX3050、Ryzen CPU、Python3.10/3.11）和已经尝试过的方案，给你补充几个针对性的排查和解决方向：

• 核对Jupyter内核与Python环境的一致性
  你在cmd直接运行Python能正常导入torch，但Jupyter不行，首先要确认Jupyter用的内核是不是绑定了正确的Python环境。可以在Jupyter的代码单元格里运行：

  import sys
  print(sys.executable)
  

  然后在cmd里运行where python，对比两者的路径是否完全一致。如果不一致，说明内核绑定错了环境，解决步骤：

  1. 激活你能正常运行torch的Python环境
  2. 执行pip install ipykernel
  3. 执行python -m ipykernel install --user --name=torch-env（torch-env可以换成你自己的环境名）
  4. 重启Jupyter，切换到这个新添加的内核再尝试导入torch

• 重新验证PyTorch与GPU环境的兼容性
  你的RTX3050属于Ampere架构，最低支持CUDA11.1，建议安装适配CUDA11.8的PyTorch版本（目前兼容性最好的稳定版）。可以先在cmd的正确Python环境里运行torch.cuda.is_available()，如果返回True，说明GPU本身是正常的；如果返回False，可能是PyTorch安装时没选对CUDA版本。
  另外，把Nvidia驱动更新到最新的Game Ready版本，旧驱动偶尔会导致DLL加载异常。

• 调整环境变量的DLL加载优先级
  系统里如果存在多个CUDA版本或者其他依赖库，可能会干扰PyTorch的DLL加载。操作步骤：

  1. 右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」
  2. 在「系统变量」里找到PATH，点击编辑
  3. 找到你Python环境中Lib\site-packages\torch\lib的路径，把它移到PATH列表的最顶端
  4. 保存后重启电脑，再尝试在Jupyter里导入torch

• 用纯净虚拟环境重装PyTorch和Jupyter
  全局Python环境里的第三方包冲突也可能导致这个问题，建议创建全新的虚拟环境：

  1. 执行python -m venv pure-torch-env创建虚拟环境
  2. 激活环境：pure-torch-env\Scripts\activate
  3. 安装适配CUDA11.8的PyTorch：

     pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
     

  4. 在这个环境里安装Jupyter：pip install jupyter
  5. 启动Jupyter，直接测试导入torch

• 进阶：定位具体缺失的依赖DLL
  如果上面的方法都无效，可以用Windows的工具排查具体哪个依赖DLL加载失败：

  1. 安装VS Build Tools（选择C++工具集组件）
  2. 在cmd里切换到c:\Users\hp\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\torch\lib路径
  3. 执行dumpbin /dependents c10.dll，查看这个DLL的所有依赖项
  4. 逐个检查这些依赖DLL是否存在于当前路径或系统路径中，找到缺失或版本不匹配的DLL后，替换为对应版本即可

你可以先从「核对Jupyter内核路径」和「纯净虚拟环境重装」这两个方向入手，这是最容易排查出问题的步骤，如果有新的错误信息或者进展，随时补充细节~