couldn't load custom c++ ops. this can happen if your pytorch and torchvision versions are incompatible, or if you had errors while compiling torchvision from source. for further information on the compatible versions, check https://github.com/pytorch/vision#installation for the compatibility matrix. please check your pytorch version with torch.__version__ and your torchvision version with torchvision.__version__ and verify if they are compatible, and if not please reinstall torchvision so that it matches your pytorch install.

### 回答1：
无法加载自定义的C++操作。这可能是因为您的PyTorch和torchvision版本不兼容，或者在编译torchvision源代码时出现错误。有关兼容版本的更多信息，请查看https://github.com/pytorch/vision#installation的兼容矩阵。请使用torch.__version__检查您的PyTorch版本和使用torchvision.__version__检查您的torchvision版本，并验证它们是否兼容。如果不兼容，请重新安装torchvision以使其与您的PyTorch安装匹配。

### 回答2：
当你尝试加载自定义的c操作时，出现“couldn't load custom c ops”错误消息，可能是因为你的Pytorch和Torchvision版本不兼容，或者你在编译Torchvision源代码时出现了错误。如果你想了解关于兼容版本的更多信息，可以访问 https://github.com/pytorchvision。

这个错误通常出现在PyTorch和Torchvision版本不兼容的情况下。这意味着你正在使用的PyTorch版本与你当前安装的Torchvision版本不兼容。这可以通过检查 https://github.com/pytorch/vision 来解决。在这些文档中，你将看到有关不同PyTorch版本兼容的Torchvision版本信息。

另外一个可能的原因是在从源代码中进行编译时，Torchvision出现了错误。一些用户可能会在编译期间遇到与Cmake或CUDA安装相关的问题，这可能会导致如果没有正确修复，出现上述错误。

解决这些问题所需的具体步骤可能因个人情况而异。对于版本不兼容的情况，你可以通过更新或降级Torchvision来解决。对于编译错误，你可以重新安装PyTorch和Torchvision、确定CUDA及相关组件是否正确安装，或者使用其他编译工具，比如Anaconda、Pip等。

因此，要解决“couldn't load custom c ops”错误，你需要仔细检查你所使用的PyTorch和Torchvision版本是否相互兼容，也要注意编译过程中的错误。如果你不能解决这些问题，可以通过向社区和开发者请求帮助来获取更多信息和支持。

### 回答3：
这个错误提示意味着你的PyTorch和torchvision版本不兼容，或者在手动编译torchvision源代码时出现了错误。

在深度学习领域中，常常会使用PyTorch进行模型的训练和测试，而torchvision则是PyTorch用于图像处理的辅助库。当你尝试加载一个自定义的c ops（C语言实现的操作）时，如果PyTorch和torchvision版本不匹配，或者编译torchvision源代码时出现了错误，就会出现这个错误提示。

为了解决这个问题，你可以先检查你所使用的PyTorch和torchvision版本是否相互兼容。最好的方法是在PyTorch官方GitHub页面上查找它们之间的兼容版本。在 https://github.com/pytorch/vision 页面中可以找到PyTorch和torchvision的兼容版本列表。在使用自定义c ops时，最好使用最新版本的PyTorch和torchvision。

如果问题仍未解决，就需要考虑手动编译torchvision源代码时是否出现了错误。这需要深入了解一些编译知识。你可以尝试重新编译torchvision，并且确保编译过程中没有出现任何错误。

总之，无论是版本不兼容还是编译错误，这些问题都可以通过检查版本或重新编译源代码来解决。在深度学习的开发过程中，这些问题是很常见的，解决它们需要耐心和一些编程经验。