ImportError: cannot import name 'DEVICE' from 'train'

这个错误通常表示在引入名为 'DEVICE' 的变量时遇到了问题。根据错误消息中给出的信息，问题可能出现在名为 'train' 的模块中。请确保在 'train' 模块中确实存在名为 'DEVICE' 的变量，并且它被正确地导入和定义。如果 'DEVICE' 是在 'train' 模块中定义的，那么可能是因为导入 'train' 模块的方式不正确导致的。请确保正确地导入 'train' 模块，并检查命名空间和路径是否正确。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解决问题。

相关问题

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)

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。