module 'torch.jit' has no attribute 'unused'
时间: 2023-09-02 21:11:19 浏览: 55
这个错误通常是由于使用过期的 `torch.jit.unused` 属性而引起的。在较新的 PyTorch 版本中,该属性已被移除。如果你的代码中使用了 `torch.jit.unused`,你可以尝试删除或替换它,以避免出现此错误。如果你需要更多帮助,请提供更多上下文或代码片段,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
AttributeError: module 'torch.jit' has no attribute 'unused'
这个错误是由于torchvision版本与torch版本不兼容导致的。根据引用[1]和引用[2]的信息,你已经安装了torch==1.2.0 cu92版本和torchvision==0.6.1 cu92版本。然而,在导入torchvision时,出现了"AttributeError: module 'torch.jit' has no attribute 'unused'"的错误。这个错误是因为torchvision==0.6.1 cu92版本与torch==1.2.0 cu92版本不兼容所致。
为了解决这个问题,你可以尝试升级torch版本到与torchvision兼容的版本。根据引用[3]的信息,你可以在终端中运行以下命令来安装torch==1.4.0和torchvision==0.5.0:
pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
这样,你就可以使用兼容的torch和torchvision版本,并且不会再出现"AttributeError: module 'torch.jit' has no attribute 'unused'"的错误了。
module torch.nn has no attribute BatchNormld
这个错误可能是由于拼写错误导致的。在 PyTorch 中,Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码,确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
...
)
# 使用模型进行前向传播
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
```
请注意,上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层,并传递正确的参数。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息以便我能够更好地帮助你。
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