torch.__vision()__

抱歉，我不能调用实际的代码。但是，如果你想获取有关PyTorch中torchvision模块的信息，你可以尝试使用以下代码：

import torch
import torchvision

print(torchvision.__version__)  # 打印torchvision的版本号

通过这个代码片段，你可以获取torchvision模块的版本号。

相关问题

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。

给下列代码添加注释：def vision(): imgQueue = mp.Queue() # 先进先出队列，实现不同进程数据交互 Mps = []#存储进程对象的列表 Mps.append(mp.Process(target=imgRead, args=(imgQueue,))) [Mp.start() for Mp in Mps]#启动所有进程 # Mps[0].join() while imgQueue.empty(): pass while True: Key = input('Press Q or q to quit:') if Key == 'Q' or Key == 'q': break [Mp.terminate() for Mp in Mps]#终止所有进程 #torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') if __name__ == '__main__': torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') vision()

def vision():
    imgQueue = mp.Queue()  # 创建一个先进先出队列，用于实现不同进程之间的数据交互
    Mps = []  # 存储进程对象的列表
    Mps.append(mp.Process(target=imgRead, args=(imgQueue,)))  # 创建一个进程对象，目标函数为imgRead，传入参数为imgQueue
    [Mp.start() for Mp in Mps]  # 启动所有进程

    while imgQueue.empty():  # 当队列为空时，循环等待
        pass

    while True:
        Key = input('Press Q or q to quit:')  # 获取用户输入的按键信息
        if Key == 'Q' or Key == 'q':  # 如果按键为Q或q，则跳出循环
            break

    [Mp.terminate() for Mp in Mps]  # 终止所有进程

# torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')	

if __name__ == '__main__':
    torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')
    vision()