解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision’

解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision’

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

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