module 'torch.nn' has no attribute 'backends'

引用[1]中提到了一个错误合集，其中包括了"module 'torch.nn' has no attribute 'backends'"的错误。根据引用[2]的解释，这个错误可能是由于CUDA版本和apex不兼容所导致的。为了解决这个问题，可以按照引用[3]中的命令进行操作。首先，使用git clone命令克隆apex的仓库，然后进入apex目录，使用git checkout命令切换到指定的版本。接下来，运行python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext命令安装apex，并使用pip3 install -v --no-cache-dir ./命令进行验证。这样应该能够解决"module 'torch.nn' has no attribute 'backends'"的问题。

相关问题

AttributeError:module torch.backends has no attribute mps

这个错误通常是由于 PyTorch 版本与 CUDA 版本不兼容导致的。你可以尝试更新 PyTorch 或者降低 CUDA 版本，使它们兼容。

如果你使用的是 PyTorch 1.9.0 及以上版本，可以尝试将环境变量 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING` 设置为 1，然后重新运行代码。这个环境变量可以避免一些 CUDA 启动时的问题，可能会解决这个错误。

如果问题仍然存在，你可以查看 PyTorch 的官方文档或者在 PyTorch 的 GitHub 上提交一个 issue 寻求帮助。

module torch.nn has no attribute BatchNormld

这个错误可能是由于拼写错误导致的。在 PyTorch 中，Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码，确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    nn.BatchNorm2d(64),
    nn.ReLU(),
    ...
)

# 使用模型进行前向传播
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

请注意，上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层，并传递正确的参数。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。