ImportError: cannot import name 'nn' from 'torch' (unknown location)

这个错误提示通常出现在PyTorch环境中，当你尝试导入`nn`模块时出现，`nn`是PyTorch中的神经网络模块。"unknown location"意味着系统找不到`torch.nn`模块的路径，可能是以下几个原因：

1. **未安装或安装不完整**：检查是否已经正确安装了PyTorch及其相关的 torchvision 库。如果没有，你需要先通过pip安装：`pip install torch torchvision`.

2. **环境变量问题**：确认`PYTHONPATH`或`sys.path`里包含PyTorch库的安装位置。

3. **包版本冲突**：如果同时有多个版本的PyTorch，可能会导致导入错误。你可以删除旧版本，然后重新安装。

4. **文件结构改变**：有时候由于更新，文件结构有所变动，需要更新文档或更新代码引用。

5. **隔离环境**：如果你在一个孤立的环境中运行，并且该环境没有包含`torch.nn`，则需要设置好对应的依赖。

解决这个问题后，可以试着再次导入`import torch.nn`看是否成功。如果还有疑问，可以提供更多信息以便更精确地定位问题。

相关问题

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)

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。