在from torchvision.models.video import swin3d_s,Swin3D_S_Weights语句中，没有swin3d_s,Swin3D_S_Weights

如果您使用的是 PyTorch 的版本低于 1.7.0，那么您可能会无法使用 `swin3d_s` 和 `Swin3D_S_Weights`。这两个类是在 PyTorch 1.7.0 中引入的，并且属于 `torchvision` 库中的视频模型。

如果您的 PyTorch 版本过低，建议您先升级到最新版本。如果您的版本已经是 1.7.0 或以上，但是仍然出现找不到这两个类的情况，那么可能是因为您没有正确安装 `torchvision` 库。建议您使用以下命令重新安装 `torchvision`：

pip uninstall torchvision
pip install torchvision

如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，让我更好地理解您的问题，以便为您提供更准确的帮助。

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File "D:\pythonproject\concept\dome\Demo3\model.py", line 14, in __init__ self.model = swin3d_s(weights=Swin3D_S_Weights.KINETICS400_V1) AttributeError: type object 'Swin3D_S_Weights' has no attribute 'KINETICS400_V1'

根据你提供的错误提示来看，这似乎是一个 Python 代码的错误，具体来说是在 `model.py` 文件的第14行。这个错误的原因是 `Swin3D_S_Weights` 类型中没有名为 `KINETICS400_V1` 的属性，导致在使用该属性时抛出了 `AttributeError` 异常。建议检查一下代码中是否定义了这个属性，或者是否需要导入某个模块才能使用它。另外，还可以查看一下代码中是否有其他可能导致这个错误的语句。

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth"。还指定了模型的传输类型、是否保存检查点等。MLP_NUM 和 MLP_SIZES 指定了多层感知机的数量和大小，而 DROPOUT 则指定了 MLP 层之间的 dropout 率。