解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision’
文章目录
- 解决：ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'
- 背景
- 报错问题
- 报错翻译
- 报错位置代码
- 报错原因
- 解决方法
- 方法一，直接安装
- 方法二，手动下载安装
- 方法三，编译安装
- torchvision 简介
- 今天的分享就到此结束了
背景
在使用之前的代码时，报错：
Traceback (most recent call last):
File “xxx”, line xx, in
import torchvision
ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision’
报错问题
Traceback (most recent call last):
File "xxx", line xx, in
import torchvision
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'
报错翻译
主要报错信息内容翻译如下所示：
Traceback (most recent call last):
File "xxx", line xx, in
import torchvision
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'
翻译：
追溯（最近一次通话）：
文件“xxx”，第xx行，在
导入torchvision
ModuleNotFoundError:没有名为“torchvision”的模块
报错位置代码
...
import torchvision
...
报错原因
经过查阅资料，发现是这个错误通常是由于缺少torchvision的依赖库，就会出现这样的提示。
小伙伴们按下面的解决方法即可解决！！！
解决方法
要解决这个错误，需要安装torchvision的依赖库，即可解决。
方法一，直接安装
在window下安装torchvision
pip install torchvision
如果你嫌下载慢，可以更改下载源，
比如，利用豆瓣的下载源
pip install torchvision -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
附，国内各大源列表：
| 名称 | 地址 |
|---|---|
| 阿里 | https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple |
| 豆瓣 | http://pypi.douban.com/simple/ |
| 清华大学 | https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
| 中国科学技术大学 | https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple |
| 华中理工大学 | http://pypi.hustunique.com/simple |
| 山东理工大学 | http://pypi.sdutlinux.org/simple |
| 网易 | https://mirrors.163.com/pypi/simple/ |
| 腾讯 | https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple |
如果你使用的是conda环境，请尝试使用conda install安装torchvision。
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo torchvision
如果你使用的是pip安装torchvision，可以尝试使用以下命令安装：
pip install --no-cache-dir torchvision
方法二，手动下载安装
将安装包手动下载到本地进行安装，然后在cmd 中进入安装包的路径下面用：cd +路径，进入。
然后输入以下命令：
pip install torchvision-0.17.0-cp312-cp312-win_amd64.whl
就可以进行安装了。
附下载链接，点击下载对应版本的dilb链接
https://pypi.org/project/torchvision/#description
方法三，编译安装
如果上述方法都不能解决问题，你可以尝试从源代码编译安装torchvision。具体步骤可以参考torchvision的官方文档。
torchvision 简介
torchvision是PyTorch项目的一个图形库，主要用于构建计算机视觉模型。该库包括一些加载数据的函数及常用的数据集接口、常用的模型结构（含预训练模型）、常用的图像变换以及一些有用的方法。
torchvision库中的数据集接口可以用来下载和加载常用的视觉数据集，这些数据集可以帮助用户训练和测试模型。模型结构部分提供了许多流行的模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，用户可以直接使用这些预训练模型进行迁移学习或者微调。图像变换部分则提供了常用的图像操作，如裁剪、旋转等。
torchvision库的主要目标是方便用户快速构建和测试计算机视觉模型，它与PyTorch深度学习框架紧密集成，是构建计算机视觉应用的重要工具之一。
Github地址：https://github.com/pytorch/pytorch
官方pip：https://pypi.org/search/?q=torchvision
今天的分享就到此结束了
