Модуль «torch.onnx.symbolic_helper» не имеет атрибута «quantized_args»

при импорте преобразований из torchvision я получаю следующую ошибку

module 'torch.onnx.symbolic_helper' has no attribute 'quantized_args'

импорт, который я выполнил

from torchvision import transforms

перед ошибкой выдает следующие предупреждения:

 OnnxExporterWarning: Symbolic function 'aten::_shape_as_tensor' already registered for opset 9. Replacing the existing function with new function. This is unexpected. Please report it on https://github.com/pytorch/pytorch/issues.
      errors.OnnxExporterWarning,

версии для факела и факела

torch==1.13.0
torchvision==0.14.0

Дополнительная информация: у меня есть cuda с включенным gpu, использующим cuda 11.8.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
127
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

В моем случае это была ошибка конфликта версий, попробуйте изменить torch на только версию процессора, которая должна работать, и если вы хотите придерживаться GPU, попробуйте использовать cuda==11.6 вместе с torch==1.13.0 и torchvision==0.14.0.

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

Попробуйте обратиться по этой ссылке.

https://pytorch.org/get-started/locally/

Другие вопросы по теме