如何解决安装的 CUDA 版本和 PyTorch 版本的兼容性问题
解决报错：
File "D:\anaconda3\envs\HCAVE\lib\site-packages\torch_scatter\__init__.py", line 16, in <module> torch.ops.load_library(spec.origin) File "D:\anaconda3\envs\HCAVE\lib\site-packages\torch\_ops.py", line 643, in load_library ctypes.CDLL(path) File "D:\anaconda3\envs\HCAVE\lib\ctypes\__init__.py", line 373, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。
这个错误通常是由于所需的共享库文件（.dll 文件）没有正确安装或路径错误引起的。对于 torch_scatter，这是一个常见的第三方库，可能是因为安装不完整或者版本不兼容导致的。以下是解决这个问题的一些步骤：
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确保CUDA版本兼容： 确认安装的 CUDA 版本和 PyTorch 版本是兼容的。可以通过以下命令检查：
nvcc --version -
重新安装
torch_scatter： 确保安装了正确版本的torch_scatter，并且是针对当前使用的 CUDA 和 PyTorch 版本的。可以使用以下命令：conda install pytorch-scatter -c pyg -
安装其他相关依赖： 如果有其他依赖包，也需要确保正确安装。例如：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -
检查并更新环境变量： 确保CUDA的路径在环境变量中设置正确。可以在系统的环境变量中添加 CUDA 和 cuDNN 的路径。例如，在 Windows 上：
- 右键点击“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”
- 在“系统变量”中找到
Path，然后添加CUDA和cuDNN的路径（例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvvp）。
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确认文件存在： 检查错误信息中提到的文件路径，确认
torch_scatter安装路径下的库文件确实存在。例如，在D:\anaconda3\envs\HCAVE\lib\site-packages\torch_scatter目录下。 -
使用pip安装： 如果上述方法没有解决问题，可以尝试使用
pip安装：pip install torch-scatter -
重建Conda环境： 如果问题仍然存在，可以尝试删除并重新创建Conda环境：
conda remove --name HCAVE --allconda create --name HCAVE python=3.8
conda activate HCAVE
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
conda install pytorch-scatter -c pyg
通过以上步骤，应该能够解决这个问题。如果问题仍然存在，请确保使用的是最新版本的 torch_scatter 和 PyTorch，并检查它们的兼容性。