克隆GitHub的PyTorch仓库后无法导入本地自定义版本进行测试的问题

你遇到的no module named torch.version报错，是因为你直接导入了未编译的PyTorch原始源码目录下的torch文件夹，这个原始结构里没有生成对应的构建后模块，必须先完成PyTorch本地编译流程，才能正常导入使用。

你不需要将test.py放到特定目录，只要Python的依赖搜索路径能优先索引到你编译后的本地PyTorch包即可。如果是临时测试不想修改全局配置，可以直接把test.py放到编译完成后的PyTorch仓库根目录下运行，此时Python会优先读取当前目录下的torch包，也就是你修改后的本地版本。

你可以根据使用场景选择以下任意一种方法：

• 临时终端生效（仅当前终端会话有效，适合单次测试）
  Linux/macOS终端执行：

  export PYTHONPATH=/替换为你本地编译好的PyTorch仓库绝对路径:$PYTHONPATH
  

  Windows PowerShell执行：

  $env:PYTHONPATH = "C:\替换为你本地编译好的PyTorch仓库绝对路径;$env:PYTHONPATH"
  

  执行完成后在当前终端运行test.py即可正常导入本地PyTorch。
• 单脚本生效（仅当前test.py有效，不影响其他项目）
  在test.py的最开头添加以下两行代码：

  import sys
  sys.path.insert(0, "/替换为你本地编译好的PyTorch仓库绝对路径")
  

  该配置会把本地PyTorch路径放到搜索优先级最高的位置，运行脚本时会优先导入你修改后的版本。
• 全局永久生效（适合长期开发调试，所有Python项目都默认用本地版本）
  进入你编译完成的PyTorch仓库根目录，执行以下命令：

  pip install -e .
  

  该命令会以可编辑模式安装本地PyTorch，之后你对PyTorch纯Python代码的修改会直接生效，无需重复安装；如果修改了C++/CUDA等底层代码，重新编译后即可生效，不用再次执行安装命令。

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