AttributeError: 'CIFAR10' object has no attribute 'tgz_md5'

这个错误通常是因为 torchvision 版本不兼容引起的。可能是您的 torchvision 版本过旧，不支持您正在尝试使用的属性。

建议您尝试更新 torchvision 到最新版本，使用以下命令：

pip install --upgrade torchvision

如果问题仍然存在，您可能需要检查您的代码中是否正确导入了 CIFAR10 数据集，并且确保代码中没有对 `tgz_md5` 属性的错误引用。您可以参考官方文档或示例代码来确保导入语句和属性引用正确无误。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我可以更好地帮助您解决问题。

相关问题

AttributeError: '' object has no attribute 'find_blobs'

根据你提供的引用内容，出现错误"AttributeError: '' object has no attribute 'find_blobs'"是因为你在代码中使用了一个名为'find_blobs'的方法，但是该方法并不存在。请确保你使用的方法名称是正确的。

在你提供的代码中，并没有看到涉及到'find_blobs'方法的部分。如果你在其他地方使用了这个方法，请检查你的代码并确保正确导入了需要的模块或类。

另外，我注意到你在引用中提到了一个关于定位按钮的代码，但是这与你的问题似乎没有直接相关性。如果你的问题与定位按钮有关，请提供更多相关的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

AttributeError: 'CIFAR10' object has no attribute 'train_labels'

这个错误通常发生在使用 CIFAR10 数据集时。在旧版本的 torchvision 中，CIFAR10 数据集的标签是通过 `train_labels` 和 `test_labels` 属性获取的。然而，在新版本的 torchvision 中，标签是通过 `targets` 属性获取的。因此，你可能需要检查你正在使用的 torchvision 版本，并根据相应的版本更新你的代码。

以下是一个示例代码片段，用于加载 CIFAR10 数据集的图像和标签：

import torchvision.datasets as datasets

# 加载 CIFAR10 训练集
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
train_images = trainset.data
train_labels = trainset.targets

# 加载 CIFAR10 测试集
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)
test_images = testset.data
test_labels = testset.targets

请注意，这只适用于 torchvision 0.9.1 或更高版本。如果你使用的是旧版本，请按照该版本的文档进行相应的更改。