小编Til*_*018的帖子

解决方案在底部！

我想通过本教程进行对象检测：

https://towardsdatascience.com/building-your-own-object- detector-pytorch-vs-tensorflow-and-how-to-even-get-started-1d314691d4ae

虽然我有 Pytorch、Torchvision 和 Cuda 的兼容版本：

conda list torch给我：

我在底部收到以下运行时错误：

RuntimeError：无法加载自定义 C++ 操作。如果您的 PyTorch 和 torchvision 版本不兼容，或者从源代码编译 torchvision 时出现错误，则可能会发生这种情况。有关兼容版本的更多信息，请检查 https://github.com/pytorch/vision#installation的兼容性矩阵。请使用 torch__version__ 检查您的 PyTorch 版本，并使用 torchvision__version__ 检查您的 torchvision 版本，并验证它们是否兼容，如果不兼容，请重新安装 torchvision，使其与您的 PyTorch 安装匹配。

运行时：

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    
    train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10)#.to_fp16()
    
    lr_scheduler.step()
    
    evaluate(model, data_loader_test, device=device)

难道真的是pytorch和torchvision不兼容导致的错误吗？

非常感谢。

解决方案：

我从错误的目录导入了 torchvision。我发现使用以下内容：

import torchvision
print(torchvision.__path__)