查看torchvision版本报错

在深度学习领域，PyTorch和torchvision是两个经常一起使用的库，PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等任务，而torchvision则是为PyTorch提供了一套方便的视觉工具集，包括常用的数据集、模型和图像处理工具，在使用这两个库的过程中，版本兼容性问题是一个常见的问题，如果版本不匹配，可能会导致运行时错误，torchvision No NMS is available”的错误。,当遇到类似“torchvision No NMS is available”的错误时，通常意味着你当前的torchvision版本与PyTorch版本不兼容，NMS（非极大值抑制）是目标检测中常用的一个算法，如果torchvision库中没有可用的NMS，表明你可能需要升级或降级torchvision到一个与你的PyTorch版本匹配的版本。,理解错误产生的原因至关重要，版本不匹配可能会导致以下几种情况：,1、无法加载自定义的C操作：torchvision中某些操作是以C扩展的形式实现的，如果版本不匹配，PyTorch可能无法加载这些操作。,2、功能缺失：就像上述的NMS功能不可用，可能是因为你当前的torchvision版本过低，不包含该功能，或者该功能在新版本中已被移除。,3、性能问题：版本不匹配可能导致库的性能下降，因为底层优化可能无法正常工作。,为了解决这个问题，以下是需要采取的几个步骤：,检查你当前的PyTorch和torchvision版本，你可以通过以下Python代码来检查：,对比版本兼容性矩阵，PyTorch官方在GitHub上提供了版本兼容性矩阵，你可以通过访问[PyTorch官方版本兼容性页面](https://github.com/pytorch/vision#installation)来查找与你当前PyTorch版本匹配的torchvision版本。,一旦确定了需要安装的torchvision版本，你可以按照以下步骤操作：,卸载当前版本的torchvision：,或者如果你使用的是conda，可以使用：,下载对应版本的torchvision安装包，你可以访问PyTorch的官方网站下载对应版本的wheel文件。,使用pip本地安装下载的wheel文件。,请将
<version>、
<cuda version>、
<python version>替换为具体的版本号。,安装完成后，重新验证你的PyTorch和torchvision版本是否匹配，并尝试运行你的代码。,需要注意的是，如果你是在特定的环境中工作，比如使用的是CUDA版本或者是在虚拟环境中，确保你安装的torchvision版本与这些环境要求相匹配，如果你使用的是CUDA 11.7的PyTorch版本，那么你也应该安装支持CUDA 11.7的torchvision版本。,如果是从源码编译torchvision，你需要确保所有的编译依赖都已正确安装，并且遵循官方提供的编译指南，编译过程中遇到的问题可能包括缺少依赖、不正确的编译选项或环境问题。,总结来说，解决“torchvision No NMS is available”这类版本不匹配的问题，关键在于根据PyTorch的版本找到并安装正确的torchvision版本，确保两者之间的兼容性，通过上述步骤，应该可以成功解决这类问题，并让你的深度学习模型顺利运行。, ,import torch import torchvision print(“PyTorch version:”, torch.__version__) print(“torchvision version:”, torchvision.__version__),pip uninstall torchvision,conda uninstall torchvision,pip install path/to/torchvision<version><cuda version>cp<python version>cp<python version>mlinux_x86_64.whl,