from . import ops ImportError: cannot import name 'ops'

根据提供的引用内容，出现了两个不同的报错。第一个报错是无法从torchvision.transforms中导入Scale模块，第二个报错是无法从当前目录下的__init__.py文件中导入ops模块。针对第二个报错，通常是由于当前目录下的__init__.py文件中没有定义ops模块导致的。解决方法是在__init__.py文件中定义ops模块，或者检查调用的模块路径是否正确。

针对第一个报错，根据PyTorch官方文档，Scale模块已经被弃用，建议使用Resize模块代替。因此，可以将代码中的Scale模块替换为Resize模块，例如：

from torchvision.transforms import Compose, CenterCrop, Resize

如果需要使用Scale模块，可以考虑使用旧版本的torchvision库，或者手动实现Scale模块的功能。

相关问题

ImportError: cannot import name 'RoIPool' from 'mmcv.ops' (unknown location)

这个错误通常是由于安装了不兼容的mmcv和mmdetection版本所致。请确保您安装了与您的mmdetection版本兼容的mmcv版本，并且已正确安装了所有依赖项。您可以尝试使用以下命令升级mmcv和mmdetection：

pip install mmcv-full==1.3.10 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.7.0/index.html
pip install mmdetection==2.14.0

如果仍然出现问题，建议您检查您的代码中是否存在语法错误或其他错误，并确保正确引入了所有模块。

importerror: cannot import name '_new_empty_tensor' from 'torchvision.ops'

### 回答1：
这个错误是由于在导入torchvision.ops模块时，无法找到名为'_new_empty_tensor'的函数或类。可能是因为你的torchvision版本太低，或者你需要更新torchvision。你可以尝试升级torchvision或者检查你的代码中是否有拼写错误或其他语法错误。

### 回答2：
首先，这个错误的原因可能是由于在导入torchvision.ops时出现了问题。更具体地说，它可能是因为在该包中找不到名为“_new_empty_tensor”的特定函数而导致的。

为了解决这个问题，我们可以尝试以下几个步骤：

1. 确认使用的torchvision版本是否正确。如果安装的版本不包含“_new_empty_tensor”函数，则会遇到此错误。我们可以尝试升级到较新的版本或回滚到较早的版本以查看是否可以解决此问题。

2. 确认该函数是否存在于torchvision.ops中。如果不存在，则说明该函数可能已被删除或移动到其他位置。我们可以检查其他版本的torchvision库或查看文档以查明该函数是何时引入的以及在哪个模块中。

3. 尝试重新安装torchvision模块。如果存在其他损坏或不完整的文件，则可能会导致此错误。重新安装可能会清除这些问题并解决该问题。

总之，这个错误可能有多种原因，需要我们进行详细的检查和排查以找到正确的解决方法。

### 回答3：
这个错误是由于在导入torchvision.ops的时候，无法加载名为_new_empty_tensor的模块导致的。这可能是因为你正在使用的torchvision版本与你的代码不兼容。

通常，建议使用与你正在使用的PyTorch版本相对应的torchvision版本来避免这种情况。你可以使用以下命令检查torchvision的版本：

pip show torchvision

如果你在升级PyTorch之后使用了以前安装的torchvision版本，则可能需要升级到最新版本。你可以使用以下命令升级torchvision：

pip install --upgrade torchvision

如果你使用的是Deep Learning平台，例如Google Colab或Kaggle，你可以尝试重新启动笔记本并重新安装PyTorch和torchvision。你也可以尝试切换到另一个Deep Learning平台，比如Catalyst，来看是否可以解决导入问题。

另外，你可以检查你的代码中是否存在语法错误，例如拼写错误或引用错误的模块。在某些情况下，这些错误可能会排除所需的模块。

最后，你也可以尝试检查你的环境变量，如PYTHONPATH或PATH，是否正确设置。这些变量有时可能会影响模块加载和导入。

总之，这个错误的解决方法并不困难，只需要了解PyTorch和torchvision的基本知识，以及学会如何排除简单的语法错误和环境变量问题。