ImportError: cannot import name 'clock' from 'time' (unknown location)

这个错误是因为在Python 3.3版本之后，time模块中的clock()函数被移除了。如果你的代码中使用了clock()函数，那么在Python 3.3及以上版本中就会出现这个错误。解决方法是使用perf_counter()或者process_time()函数来代替clock()函数。在你的代码中，可以将time.clock()替换为time.perf_counter()或者time.process_time()，这样就可以解决这个错误了。

相关问题

from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)from torchvision import transforms ImportError: cannot import name 'transforms' from 'torchvision' (unknown location)

这个错误可能是因为你的torchvision版本较老，或者是因为你的PyTorch版本与torchvision版本不匹配。你可以尝试升级torchvision或者降低PyTorch版本，使其与torchvision版本匹配。具体来说，可以使用以下命令升级torchvision：

pip install --upgrade torchvision

如果你使用的是conda环境，可以使用以下命令升级torchvision：

conda install -c pytorch torchvision

如果升级torchvision后仍然出现相同的错误，可以在代码中添加以下语句，确保transforms模块被正确加载：

import sys
sys.path.append('/usr/local/lib/python3.7/site-packages/')

请注意，这里的路径可能需要根据你的环境进行相应的修改。

ImportError: cannot import name ByteTensor from torch

这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容导致的。在较新的PyTorch版本中，ByteTensor已被替换为torch.uint8。因此，如果您的代码中使用了ByteTensor，而您的PyTorch版本太旧，则会出现此错误。

要解决此问题，您可以尝试以下两种方法之一：

1.升级PyTorch版本到最新版本，这样ByteTensor将被替换为torch.uint8。

2.如果您无法升级PyTorch版本，则可以尝试在代码中将ByteTensor替换为torch.uint8。

下面是一个例子，演示如何将ByteTensor替换为torch.uint8：

import torch

# 创建一个ByteTensor
x = torch.ByteTensor([1, 2, 3])

# 将ByteTensor替换为torch.uint8
x = x.type(torch.uint8)

# 打印x
print(x)