from .murmurhash import murmurhash3_32 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.murmurhash'怎么解决这个报错

这个报错是因为在你的代码中，使用了 `sklearn.utils.murmurhash` 模块，但是该模块在 sklearn 中已经被移除。解决方法是将代码中对 `sklearn.utils.murmurhash` 的引用改为 `sklearn.utils.hashing`，即将代码中的：

from sklearn.utils.murmurhash import murmurhash3_32

改为：

from sklearn.utils.hashing import murmurhash3_32

这样就可以解决该报错了。

相关问题

from sklearn.utils import check_random_state ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示表明您的Python环境中没有安装名为'sklearn'的包。'sklearn'是一个Python的机器学习库，提供了各种各样的机器学习算法和工具，非常方便实用。如果您想使用该库，请先在命令行或者Anaconda Prompt中使用pip命令进行安装，命令如下：

pip install -U scikit-learn

如果您使用的是Anaconda，还可以使用conda命令进行安装，命令如下：

conda install scikit-learn

安装完成后，您就可以使用'from sklearn.utils import check_random_state'这段代码了。

from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url modulenotfounderror: no module named 'torchvision.models.utils'

### 回答1：
出现该错误是因为没有找到名为"torchvision.models.utils"的模块，可能是因为你没有正确安装torchvision或者这个模块不存在。请检查安装是否正确或尝试升级torchvision版本。

### 回答2：
这个错误是由于在当前环境中找不到torchvision.models.utils模块所导致的。

在Python中，当我们需要使用某个模块时，我们需要首先将其导入进来。对于一些常用的模块，Python会在默认的模块搜索路径中为我们自动导入。而对于一些比较特殊的模块，我们就需要手动安装它们或添加到搜索路径中。

在这里，问题出现在我们无法导入torchvision.models.utils模块。这个模块实际上属于torchvision模块，而不是torch模块。所以，我们需要在安装PyTorch的同时，也安装torchvision模块。

如果你使用的是anaconda，可以通过以下命令来安装torchvision：

conda install torchvision

如果你使用的是pip，可以通过以下命令来安装torchvision：

pip install torchvision

一旦你安装了torchvision，就可以在你的Python代码中成功导入torchvision.models.utils模块了。

### 回答3：
这个报错是因为在当前的环境中找不到 `torchvision.models.utils` 模块。

主要原因可能有以下两种：

1. 没有安装 torchvision 包或者 torchvision 版本过低。

`torchvision.models.utils` 是 `torchvision` 的一部分，如果没有安装 `torchvision` 包或者版本过低，就会出现找不到该模块的错误。可以通过以下命令安装最新版本：

pip install --upgrade torchvision

2. 加载模型时给定的模型权重路径出错。

当使用 `load_state_dict_from_url` 加载预训练的模型权重时，需要给定正确的权重下载链接。如果下载链接出错或者网络不稳定，也会出现这个错误。应该确认下载链接是否正确，以及网络是否正常工作。

综上，要解决这个错误，首先需要检查 `torchvision` 是否已经正确安装，并且版本是否正确。如果仍然出现错误，需要检查模型权重下载链接是否正确以及网络是否正常工作。