使用SentenceTransformer遇AttributeError：torch无get_default_device属性

算力阿峰

2026-6-13

解决Sentence-Transformers 4.1.0与PyTorch 2.2.2的兼容性问题

问题场景

运行以下代码时触发AttributeError: module 'torch' has no attribute 'get_default_device'错误：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
t5_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ramsrigouthamg/t5_paraphraser")
t5_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ramsrigouthamg/t5_paraphraser")
embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

使用的库版本：PyTorch 2.2.2、Transformers 4.52.3、Sentence-Transformers 4.1.0

问题解答

是否有人遇到过该问题？

是的，大量用户在社区讨论和项目Issue中反馈过该问题，本质是Sentence-Transformers新版本依赖了PyTorch未提供的API导致的版本不兼容。

Sentence-Transformers 4.1.0兼容的PyTorch版本是多少？

Sentence-Transformers 4.1.0的依赖要求PyTorch版本≥2.3.0，因为torch.get_default_device()是PyTorch 2.3.0才新增的API，你的PyTorch 2.2.2不包含该方法，因此触发报错。

无需降级PyTorch的修复方案？

方案一：降级Sentence-Transformers到兼容版本
安装Sentence-Transformers 4.0.0及以下版本（这些版本未使用torch.get_default_device()），执行命令：
```
pip install sentence-transformers==4.0.0
```
方案二：手动补充缺失的API实现
在代码最开头添加以下代码，模拟PyTorch 2.3.0中get_default_device()的功能：
```
import torch
if not hasattr(torch, 'get_default_device'):
    def get_default_device():
        return 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    torch.get_default_device = get_default_device
```
这段代码会自动检测并补全缺失的方法，逻辑与官方实现一致。