AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'efficientnet_v2_m'

这个错误提示意味着在torchvision.models中没有找到名为'efficientnet_v2_m'的属性。这个属性可能是在旧版本的torchvision中被移除了或者它是一个新的属性但你没有正确安装最新版本的torchvision。

如果你使用的是旧版本的torchvision，你可以尝试更新到最新版本以查看是否有efficientnet_v2_m属性。如果你已经安装了最新版本的torchvision，那么你需要检查一下你的代码中是否有拼写错误或其他错误导致无法识别这个属性。

如果你需要更多的帮助，请提供更多的信息和上下文，以便我们更好地理解你的问题。

相关问题

AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'efficientnet_v2_s'

这个错误是因为 torchvision.models 模块中没有 efficientnet_v2_s 这个属性。可能是因为你使用的 torchvision 版本较旧，没有包含这个模型。你可以尝试更新 torchvision 到最新版本，或者查看 torchvision.models 中有哪些可用的模型。

from keras.models import Sequential报错：AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'

这个报错是因为tensorflow的版本问题导致的。在tensorflow 2.0之后，tf.compat.v2已经成为了默认的导入方式，不再需要使用tf2.0之前的兼容性导入方式。而在keras中，如果你还在使用旧版本的keras（比如keras 2.3.1及以下版本），那么可能会出现这个问题。

解决方法如下：
1. 如果你使用的是tensorflow 2.0及以上版本，那么可以直接使用`from tensorflow.keras.models import Sequential`导入模型。
2. 如果你使用的是旧版本的tensorflow（比如tensorflow 1.x），那么可以尝试升级到tensorflow 2.0或以上版本，或者使用旧版本的keras中的兼容性导入方式`from keras.models import Sequential`。