为什么pycharm跳转list.insert跳到了def insert(self, *args, **kwargs):

可能是因为 Pycharm 中的代码导航工具出现了问题，导致跳转错误。在 Python 中，列表的 `insert()` 方法是内置的方法，其源代码并不是 Python 代码，而是用 C 语言编写的。

当我们在 Pycharm 中跳转到 `list.insert()` 方法时，Pycharm 会尝试查找 `list.insert()` 方法的定义，而由于 `insert()` 方法是内置的方法，其定义在 Python 代码中并不存在。因此，Pycharm 可能会跳转到了一个名称与 `insert` 相同的 Python 代码中的函数定义中，例如你提到的 `def insert(self, *args, **kwargs)`。

如果你想要精准地跳转到 `list.insert()` 方法的定义，可以考虑使用 Pycharm 的源代码查看器，或者查找 Python 官方文档中 `list.insert()` 方法的定义。

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pycharm跳转list.insert跳到了def insert(self, *args, **kwargs): 这是什么意思 怎么看函数的参数如何填写

跳转到了 `def insert(self, *args, **kwargs)` 可能是因为你的 Pycharm 中的代码导航工具有问题，建议检查一下 Pycharm 的设置是否正确。

至于如何查看函数的参数如何填写，我们可以通过查看函数的文档字符串（docstring）来了解函数的参数及其用法。在 Pycharm 中，我们可以将光标放在函数名上，然后按下 `Ctrl + Q` 快捷键，即可查看函数的文档字符串。

另外，我们也可以查看函数定义时的参数列表，例如 `def insert(self, *args, **kwargs)` 中的 `*args` 和 `**kwargs` 分别表示接受任意数量的位置参数和关键字参数。在函数内部，我们可以通过对参数进行处理来实现具体的业务逻辑。如果有需要，我们也可以在函数定义时为参数指定默认值，例如 `def insert(self, index, object=None):`，这样在调用函数时可以只传递必填参数，而可选参数则会使用默认值。

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3369, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-6-b8424bd64091>", line 2, in <cell line: 2> import torchvision File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 6, in <module> from torchvision import datasets, io, models, ops, transforms, utils File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\models\__init__.py", line 17, in <module> from . import detection, optical_flow, quantization, segmentation, video File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\models\quantization\__init__.py", line 3, in <module> from .mobilenet import * File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\models\quantization\mobilenet.py", line 1, in <module> from .mobilenetv2 import * # noqa: F401, F403 File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\models\quantization\mobilenetv2.py", line 5, in <module> from torch.ao.quantization import DeQuantStub, QuantStub File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) ModuleNotFoundError: No module named 'torch.ao.quantization'

这个错误通常是因为 torchvision 的版本与你安装的 torch 版本不兼容导致的。请尝试通过升级 torchvision 来解决此问题。可以使用以下命令升级 torchvision：

pip install --upgrade torchvision

这将安装 torchvision 的最新版本，其中包含了与你安装的最新 torch 版本兼容的功能和修复。如果问题仍然存在，请确保你安装的 torch 和 torchvision 版本是兼容的，并且与你的 Python 版本相匹配。希望这能解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。