ImportError: cannot import name 'PY3' from 'torch._six'

根据引用[2]中的描述，报错"ImportError: cannot import name 'PY3' from 'torch._six'"是由于torch和torchvision的版本不匹配导致的。解决这个问题的方法是选择合适的版本重新安装torchvision。

以下是解决方法的步骤：
1. 首先，确定你正在使用的torch版本。可以使用以下代码来查看torch的版本：

import torch
print(torch.__version__)

2. 然后，根据torch的版本选择合适的torchvision版本。可以在torchvision的官方文档中找到与你的torch版本兼容的torchvision版本信息。
3. 最后，使用pip命令重新安装torchvision。例如，如果你的torch版本是1.7.0，则可以使用以下命令安装torchvision的0.8.1版本：

pip install torchvision==0.8.1

请注意，确保你的网络连接正常，以便能够成功下载和安装torchvision的指定版本。

相关问题

ImportError: cannot import name 'container_abcs' from 'torch._six' (D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_six.py)

这个错误的原因是在导入包torch._six时无法找到名称为'container_abcs'的模块。根据引用和引用的内容，你遇到的问题是因为在PyTorch 1.8版本之后，container_abcs模块已经被移除了。因此，在PyTorch 1.9及以后的版本中，你无法再从torch._six中导入container_abcs模块。

解决这个问题的方法是，查看你的代码中是否有使用到container_abcs模块。如果有，你需要修改代码以适应新的PyTorch版本。根据引用中提供的博客文章，一个可能的解决方法是使用collections.abc模块来替代container_abcs。因此，你可以尝试将代码中的"from torch._six import container_abcs" 替换为 "import collections.abc as container_abcs"。

注意，这只是一种可能的解决方法，具体取决于你的代码和使用情况。你可能需要根据自己的情况进行修改和调整。另外，你还可以查看PyTorch的官方文档或社区论坛来获取更多关于解决这个问题的方法和建议。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ImportError: cannot import name ‘container_abcs‘ from ‘torch._six](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/121283437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

ImportError: cannot import name 'container_abcs' from 'torch._six' (D:\anaconda3\envs\yolopy390\lib\site-packages\torch\_six.py)

这个错误通常是由于在导入PyTorch时遇到了问题。'container_abcs'是一个在PyTorch中的模块，用于定义抽象容器类。这个错误可能是由于PyTorch版本不匹配或安装有问题导致的。

您可以尝试以下几个解决方法：

1. 检查PyTorch的版本是否正确。确保您安装了最新版本的PyTorch，并且与您的环境兼容。

2. 如果您使用的是较旧的PyTorch版本，请尝试升级到最新版本。使用conda或pip命令升级PyTorch。

3. 如果您在虚拟环境中使用PyTorch，请确保您已激活正确的环境。

4. 如果上述方法都没有解决问题，可能需要重新安装PyTorch。首先使用pip或conda卸载现有的PyTorch，然后重新安装最新版本。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和安装方式的信息，以便我们能够提供更具体的帮助。