conda install torchvision==0.12.0了后测试detectron2仍显示ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

安装完torchvision之后，仍然出现“ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'”的错误，可能是因为detectron2无法找到torchvision的路径。可以尝试以下两种方法解决该问题：

1. 确认torchvision是否已经正确安装。可以在终端中输入以下命令来检查：

   python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"

如果能够正确输出torchvision的版本号，则说明torchvision已经成功安装。否则，需要重新安装torchvision。

2. 将torchvision的路径添加到PYTHONPATH环境变量中。可以在终端中输入以下命令：

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/torchvision

其中，/path/to/torchvision是torchvision的安装路径。这样，detectron2就能够找到torchvision的路径了。

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conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch加镜像源

这条命令是用于在conda环境中安装特定版本的PyTorch、torchvision和torchaudio，以及对应的CUDA工具包。让我来解释一下这条命令的各个部分：

1. conda install: 这是conda包管理器的安装命令，用于安装软件包。

2. pytorch==1.11.0: 这指定了要安装的PyTorch版本为1.11.0。

3. torchvision==0.12.0: 这指定了要安装的torchvision版本为0.12.0。

4. torchaudio==0.11.0: 这指定了要安装的torchaudio版本为0.11.0。

5. cudatoolkit=11.3: 这指定了要安装的CUDA工具包版本为11.3。

6. -c pytorch: 这个参数指定了使用PyTorch的官方conda频道作为安装源。

7. 加镜像源: 这部分不是原始命令的一部分，但它暗示了可能需要添加国内的镜像源来加速下载过程。通常，我们会添加清华大学的conda镜像源。

完整的命令可能如下所示：

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

在使用这条命令之前，确保你的conda环境已经激活，并且你的系统已经安装了适当的NVIDIA驱动程序来支持CUDA 11.3。

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -c pytorch 和conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

`conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -c pytorch` 是安装 PyTorch 和 torchvision 的 CPU 版本，而 `conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch` 是安装 PyTorch 和 torchvision 的 CUDA 版本，需要与 NVIDIA 的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包一起使用。如果你不确定你的 GPU 是否支持 CUDA，可以使用第一种方式安装 CPU 版本。