AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'RandAugment'

这个错误提示意味着在torchvision.transforms模块中没有名为RandAugment的属性。RandAugment是一个由DeepMind开发的数据增强算法，可以用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。在PyTorch中，它被集成到torchvision.transforms模块中。

如果你在使用RandAugment时遇到了这个错误，可能是因为你的PyTorch或torchvision版本过旧。请尝试更新它们到最新版本，或者手动安装最新版本的torchvision库。

如果更新后仍然遇到问题，可以检查你的代码是否正确导入了torchvision.transforms模块，并且是否正确使用了RandAugment函数。

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AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'Scale

在 PyTorch 中，使用 torchvision.transforms 时，会出现 AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'Scale' 的错误，这是因为 torchvision.transforms 已经不再支持 Scale 变换，应该使用 Resize 变换代替。因此，您可以将代码中的 Scale 变换改为 Resize 变换。

以下是一个示例代码片段，用于将图像缩放为指定大小：

from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 将图像缩放为指定大小
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载图像
img = Image.open("image.jpg")

# 对图像进行变换
img_transformed = transform(img)

attributeerror: module 'torchvision.transforms' has no attribute'interpolationmode

这个错误通常是因为 torchvision 的版本较低，没有包含 `interpolation` 的属性。建议升级 torchvision 到最新版本，或者使用其他的插值模式属性，如 `PIL.Image.BILINEAR` 或 `PIL.Image.NEAREST`。你可以尝试以下代码来指定插值模式：

from torchvision.transforms import functional as F
from PIL import Image

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')

# 使用插值模式进行图像缩放
resized_image = F.resize(image, (256, 256), interpolation=Image.BILINEAR)

注意要导入 `PIL.Image` 来获取插值模式的属性。希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。