告别模糊！3步解决Real-ESRGAN中torchvision模块缺失问题
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Real-ESRGAN 你是否在运行Real-ESRGAN进行图片修复时，遇到过"ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor'"这样的错误？别担心，本文将通过3个简单步骤，帮你快速解决这个常见问题，让AI图片放大功能重新顺畅运行。
问题原因分析
Real-ESRGAN项目依赖PyTorch和torchvision库进行深度学习模型的构建和训练。该错误通常由以下两种情况引起：
- 版本不兼容：torchvision 0.10.0及以上版本中，
functional_tensor模块已被移除或重命名 - 安装不完整：torchvision库未正确安装或与PyTorch版本不匹配
解决方案
步骤1：检查当前安装版本
首先，我们需要确认已安装的PyTorch和torchvision版本：
pip list | grep torch
正常输出应包含类似以下内容：
torch 1.10.0
torchvision 0.11.1
步骤2：安装兼容版本
根据项目requirements.txt文件要求，我们需要确保：
- torch>=1.7
- torchvision（与PyTorch版本匹配）
推荐安装组合：
- PyTorch 1.7.x + torchvision 0.8.x
- PyTorch 1.8.x + torchvision 0.9.x
- PyTorch 1.9.x + torchvision 0.10.x
安装命令：
# 对于PyTorch 1.9.0和torchvision 0.10.0（兼容版本）
pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0
步骤3：修改代码适配新版API
如果需要使用新版本torchvision，可以修改代码中引用functional_tensor的部分。在项目中搜索并替换：
原代码：
from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale
替换为：
from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale
验证修复效果
完成上述步骤后，运行以下命令验证修复效果：
python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs/wolf_gray.jpg -o results
如果一切正常，你将在results文件夹中看到修复后的高清图片，就像项目assets目录中的示例图片一样清晰。
总结与注意事项
- 版本匹配：始终保持PyTorch和torchvision版本匹配
- 依赖管理：定期检查requirements.txt文件获取最新依赖信息
- 官方文档：更多问题可参考项目FAQ文档
通过以上步骤，你已经成功解决了torchvision模块缺失问题。现在可以重新体验Real-ESRGAN强大的图片修复能力了！如果遇到其他问题，欢迎在项目中提交反馈。
提示：收藏本文以备将来遇到类似问题时快速参考，关注项目获取更多实用教程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
