AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'convnextv2_tiny'

引用[1]中的错误信息是"AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'efficientnet_b0'"，这个错误是因为torchvision库中没有名为'efficientnet_b0'的模型。解决这个问题的方法是确保你的torchvision库版本是最新的，或者尝试使用其他可用的模型。引用[2]中的错误信息是"ModuleNotFoundError: No module named 'imageio'"，这个错误是因为你的环境中没有安装名为'imageio'的模块。解决这个问题的方法是使用pip或conda安装'imageio'模块。引用[3]中的错误信息是"ModuleNotFoundError: No module named 'chumpy'"，这个错误是因为你的环境中没有安装名为'chumpy'的模块。解决这个问题的方法是使用pip或conda安装'chumpy'模块。至于你提到的"AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'convnextv2_tiny'"错误，这个错误与你之前提到的错误信息不一致，可能是你输入错误了。请检查你的代码和输入是否正确。

相关问题

AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'vit_l_16'

`AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'vit_l_16'` 是一个Python错误，当你试图在PyTorch的`torchvision.models`模块中访问`vit_l_16`这个属性时出现的。`torchvision`是PyTorch库中的一个子模块，通常用于处理计算机视觉任务，如图像分类和预训练模型的加载。这个错误表明`vit_l_16`可能不是一个已包含在`models`模块中的预定义模型。

具体原因可能是：
1. torchvision的版本过旧，可能不包含`vit_l_16`这个模型。
2. `vit_l_16`是某个特定版本或者实验性模型，官方文档或API中没有明确支持。
3. 你直接拼写错误或者模型名称在最新版本中有所更改。

解决这个问题的步骤有：
1. 检查`torchvision`和`torch`的版本，确保使用的是支持`vit_l_16`的最新版本。
2. 查阅PyTorch的官方文档或者GitHub仓库，确认`vit_l_16`模型是否确实存在于当前版本。
3. 如果是实验性模型，可能需要从GitHub或其他源代码中获取。

AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'inception_v4'

这个错误提示表明在使用torchvision.models时，没有找到inception_v4这个属性。这可能是因为你的torchvision版本过低，或者你的安装中没有包含inception_v4模型。你可以尝试更新torchvision到最新版本，或者手动下载inception_v4模型并将其添加到你的代码中。