ImportError: cannot import name 'where' from 'certifi' (unknown location)

这个错误通常是由于`certifi`库版本不兼容引起的。您可以尝试更新`certifi`库来解决这个问题。可以使用以下命令来更新`certifi`库：

pip install --upgrade certifi

如果您使用的是conda环境，可以使用以下命令来更新`certifi`库：

conda update certifi

执行上述命令后，尝试重新导入所需的模块，看看问题是否解决。如果问题仍然存在，您可以尝试更新其他相关的库，确保所有依赖项都是最新版本。

另外，请确保您使用的Python版本与所需的库兼容。有时候，不同版本的库可能与特定版本的Python不兼容，因此您可能需要考虑升级Python或使用特定版本的库。

如果问题仍然存在，请提供更多错误信息和环境配置的详细信息，以便我可以更好地帮助短整型是一种整数数据类型，通常用于存储较小范围的整数值。在大多数编程语言中，短整型通常占用2个字节（16位），可以表示的整数范围为-32768到32767（有符号短整型）。无符号短整型的范围是0到65535。短整型在内存消耗和处理速度方面相对较小，适合存储较小的整数值。

相关问题

from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)

这个错误可能是因为你的torchvision版本较老，或者是因为你的PyTorch版本与torchvision版本不匹配。你可以尝试升级torchvision或者降低PyTorch版本，使其与torchvision版本匹配。具体来说，可以使用以下命令升级torchvision：

pip install --upgrade torchvision

如果你使用的是conda环境，可以使用以下命令升级torchvision：

conda install -c pytorch torchvision

如果升级torchvision后仍然出现相同的错误，可以在代码中添加以下语句，确保transforms模块被正确加载：

import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.7/site-packages/')

请注意，这里的路径可能需要根据你的环境进行相应的修改。

ImportError: cannot import name ByteTensor from torch

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容导致的。在较新的PyTorch版本中，ByteTensor已被替换为torch.uint8。因此，如果您的代码中使用了ByteTensor，而您的PyTorch版本太旧，则会出现此错误。

要解决此问题，您可以尝试以下两种方法之一：

1.升级PyTorch版本到最新版本，这样ByteTensor将被替换为torch.uint8。

2.如果您无法升级PyTorch版本，则可以尝试在代码中将ByteTensor替换为torch.uint8。

下面是一个例子，演示如何将ByteTensor替换为torch.uint8：

import torch

# 创建一个ByteTensor
x = torch.ByteTensor([1, 2, 3])

# 将ByteTensor替换为torch.uint8
x = x.type(torch.uint8)

# 打印x
print(x)