if isinstance(root, torch._six.string_classes):

这行代码是用来检查变量 root 是否是字符串类型的。如果是字符串类型，则返回 True，否则返回 False。这里使用了 PyTorch 库中的 torch._six.string_classes，它是一个字符串类型的元组，包含了 Python 2 和 Python 3 中所有的字符串类型。这样做的好处是可以兼容 Python 2 和 Python 3 的字符串类型。

相关问题

from torch._six import inf ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six'

### 解决方案概述

当遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six'` 报错时，这通常是因为 PyTorch 版本升级至 2.0 或更高版本后移除了 `_six` 模块所致。以下是几种可行的方法来解决问题[^1]。

#### 方法一：降级 PyTorch 版本

由于 PyTorch 2.0 及以上版本不再包含 `_six.py` 文件，因此可以通过回退到较低版本的 PyTorch 来规避此问题。例如：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这种方法适用于依赖于旧版 API 的现有项目[^2]。

#### 方法二：修改代码中的调用方式

对于新开发的应用程序而言，建议直接更改源码中涉及 `torch._six` 部分的内容。具体来说就是将如下形式的语句:

from torch._six import *
int_classes = int
string_classes = str
if isinstance(root, torch._six.string_classes):
    ...

改为更简洁的形式:

int_classes = int
string_classes = str
if isinstance(root, str):
    ...

通过这种方式可以绕过对已废弃模块的引用需求。

#### 方法三：更新或重装 PyTorch 和相关库

有时简单的重新安装操作就能修复因环境配置不当引起的问题。可按照官方文档指导执行卸载并再次安装最新稳定版的操作[^3]:

##### 使用 pip 安装

pip uninstall torch
pip install torch

##### 使用 Conda 安装

conda uninstall torch
conda install pytorch -c pytorch

此外还可以考虑同步提升其他配套组件如 TorchVision 至兼容版本以确保整体稳定性.

如何替代torch._six.string_classes

在PyTorch 1.9.0及以上版本中，可以使用以下代码替代`torch._six.string_classes`：

import collections.abc

if isinstance('abc', collections.abc.Sequence):
    # do something

在PyTorch 1.8.0及以下版本中，可以使用以下代码替代`torch._six.string_classes`：

if isinstance('abc', (str, bytes)):
    # do something