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在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，PyTorch和torchvision是兩個(gè)經(jīng)常一起使用的庫(kù)，PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等任務(wù)，而torchvision則是為PyTorch提供了一套方便的視覺(jué)工具集，包括常用的數(shù)據(jù)集、模型和圖像處理工具，在使用這兩個(gè)庫(kù)的過(guò)程中，版本兼容性問(wèn)題是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，如果版本不匹配，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤，torchvision No NMS is available”的錯(cuò)誤。
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當(dāng)遇到類(lèi)似“torchvision No NMS is available”的錯(cuò)誤時(shí)，通常意味著你當(dāng)前的torchvision版本與PyTorch版本不兼容，NMS（非極大值抑制）是目標(biāo)檢測(cè)中常用的一個(gè)算法，如果torchvision庫(kù)中沒(méi)有可用的NMS，表明你可能需要升級(jí)或降級(jí)torchvision到一個(gè)與你的PyTorch版本匹配的版本。
理解錯(cuò)誤產(chǎn)生的原因至關(guān)重要，版本不匹配可能會(huì)導(dǎo)致以下幾種情況：
1、無(wú)法加載自定義的C操作：torchvision中某些操作是以C擴(kuò)展的形式實(shí)現(xiàn)的，如果版本不匹配，PyTorch可能無(wú)法加載這些操作。
2、功能缺失：就像上述的NMS功能不可用，可能是因?yàn)槟惝?dāng)前的torchvision版本過(guò)低，不包含該功能，或者該功能在新版本中已被移除。
3、性能問(wèn)題：版本不匹配可能導(dǎo)致庫(kù)的性能下降，因?yàn)榈讓觾?yōu)化可能無(wú)法正常工作。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，以下是需要采取的幾個(gè)步驟：
檢查你當(dāng)前的PyTorch和torchvision版本，你可以通過(guò)以下Python代碼來(lái)檢查：
import torch
import torchvision
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("torchvision version:", torchvision.__version__)
對(duì)比版本兼容性矩陣，PyTorch官方在GitHub上提供了版本兼容性矩陣，你可以通過(guò)訪問(wèn)[PyTorch官方版本兼容性頁(yè)面](https://github.com/pytorch/vision#installation)來(lái)查找與你當(dāng)前PyTorch版本匹配的torchvision版本。
一旦確定了需要安裝的torchvision版本，你可以按照以下步驟操作：
卸載當(dāng)前版本的torchvision：
pip uninstall torchvision
或者如果你使用的是conda，可以使用：
conda uninstall torchvision
下載對(duì)應(yīng)版本的torchvision安裝包，你可以訪問(wèn)PyTorch的官方網(wǎng)站下載對(duì)應(yīng)版本的wheel文件。
使用pip本地安裝下載的wheel文件。
pip install path/to/torchvisioncp cp mlinux_x86_64.whl
請(qǐng)將
安裝完成后，重新驗(yàn)證你的PyTorch和torchvision版本是否匹配，并嘗試運(yùn)行你的代碼。
需要注意的是，如果你是在特定的環(huán)境中工作，比如使用的是CUDA版本或者是在虛擬環(huán)境中，確保你安裝的torchvision版本與這些環(huán)境要求相匹配，如果你使用的是CUDA 11.7的PyTorch版本，那么你也應(yīng)該安裝支持CUDA 11.7的torchvision版本。
如果是從源碼編譯torchvision，你需要確保所有的編譯依賴(lài)都已正確安裝，并且遵循官方提供的編譯指南，編譯過(guò)程中遇到的問(wèn)題可能包括缺少依賴(lài)、不正確的編譯選項(xiàng)或環(huán)境問(wèn)題。
總結(jié)來(lái)說(shuō)，解決“torchvision No NMS is available”這類(lèi)版本不匹配的問(wèn)題，關(guān)鍵在于根據(jù)PyTorch的版本找到并安裝正確的torchvision版本，確保兩者之間的兼容性，通過(guò)上述步驟，應(yīng)該可以成功解決這類(lèi)問(wèn)題，并讓你的深度學(xué)習(xí)模型順利運(yùn)行。
當(dāng)前名稱(chēng)：查看torchvision版本報(bào)錯(cuò)
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