安装timm的时候torch版本被改变导致无法使用（已解决

最新推荐文章于 2025-03-11 22:54:28 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： python 深度学习
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安装 timm 时不自动改变 torch 版本： 安装 timm 时可以通过 --no-deps 参数来避免自动安装其依赖项，从而避免修改 torch 版本。

pip install timm --no-deps

【timm】一个基于pytorch的图像模型库
学渣的博客
05-23 1万+
参考：https://rwightman.github.io/pytorch-image-models/ 该库包含了很多种类的涉及图像模型，包括ViT。 安装 pip install timm #或者 pip install git+https://github.com/rwightman/pytorch-image-models.git 读取模型 查看有哪些可用模型 查看有哪些 pre-trained模型可用： import timm from pprint import pprint model_n
【YOLOv8十万长文优化】独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程
cv君的博客
08-01 2万+
【YOLOv8十万长文全解】v8 v9通用。独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程; Hello，大家好，我是cv君，最近开始在空闲之余，经常更新文章啦！除目标检测、分类、分隔、姿态估计等任务外，还会涵盖图像增强领域，如超分辨率、画质增强、降噪、夜视增强、去雾去雨、ISP、海思高通成像ISP等、AI-ISP、还会有多模态、文本nlp领域、视觉语言大模型、lora、chatgpt等理论与实践文章更新，更新将变成一周2-3更，一个月争取10篇，重回创作巅峰
Pytorch的timm库(Timm library)(torchvision.models 的扩展版)(CV为主)
hxxjxw的博客
06-05 6193
Timm library 这个库可以算是torchvision.models 的扩展版，包含的模型以CV的分类任务为主，包含模型的准确率要高不少 https://zhuanlan.zhihu.com/p/377060514
（遇到问题）安装timm的时候torch版本被改变导致无法使用（未解决）
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m0_51185615的博客
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1.首先进入输入activate （环境名） 进入你的环境，注意：我这里是li_3_8，你自己环境名是什么要清楚，别安装错了2.输入显示下图，安装成功3.验证：在界面输出pip list，找到opencv-python 即代表安装成功。pip list。
安装timm的时候torch版本被改变导致无法使用（已解决）
m0_74168276的博客
08-12 2190
下载timm，将torch升级版本导致无法使用gpu，torch.cuda.is_available()返回false
pytorch版本的timm库
u013308709的博客
08-15 3469
timm库 官网文档 huggingface文档介绍 github timm 是一个 PyTorch 原生实现的计算机视觉模型库。它提供了预训练模型和各种网络组件，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、语义分割等等。 VIT模型
torch2.x导入timm预训练模型时报错ModuleNotFoundError: No module named ‘torch._six‘
qq_45881172的博客
03-13 946
经排查是在导入from torch._six import container_abcs时出错。torch._six在torch2.x版本已经被移除。
Python库 | timm-0.1.18.tar.gz
05-23
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：timm-0.1.18.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)
m0_66940894的博客
10-10 6054
例：pip install torch-1.9.0+cu111-cp39-cp30-win_amd.64.whl。文件，若安装的环境为虚拟环境的话，记得要激活自己的虚拟环境，然后在虚拟环境下面进行。下载完成之后，就可以使用pip instasll 的方式来进行安装。查找cu118，找到cp310，直接下载torch。cuda版本为11.8，python版本3.10。pip install 文件名。
PyTorch深度学习：模型优化与进阶技巧探索
xziyuan的博客
06-29 612
PyTorch在torch.nn模块提供了许多常用的损失函数，如：MSELoss、L1Loss、BCELoss等，但是随着深度学习的发展或研究的需求，需要提出一些新的损失函数，因此我们需要知道如何自定义损失函数。以函数方式定义以类方式定义，推荐使用在实际工程中，使用面向对象的思想可以提高代码的可用性，因此以类方式定义损失函数更加常用，因此这里观察torch中的Loss函数的继承关系，可以发现它们部分继承自_loss，部分继承自，而继承自_loss_loss继承自nn.Module。
PyTorch模型进阶技巧
1ncludeSteven
09-21 571
讲解PyTorch自定义损失函数（基于函数、基于类）、动态调整学习率（PyTorch官方scheduler，自定义调整策略）、模型预训练及模型微调（基于torchvision.models, timm）、半精度训练（使用float16）、数据增强（imgaug）、使用argparse设置超参数
timm (PyTorch Image Models) 时间（皮托奇图像模型）-数据集
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罗斯·怀特曼的皮托奇图像模型 （v0.4.4） timm (PyTorch Image Models_datasets.txt
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如何用MindSpore实现实现自定义单步训练EMA是什么深度学习模型使用EMA更新介绍基于PyTorch的EMA权重更新方法MindSpore介绍如何用MindSpore实现自定义单步训练自定义训练梯度裁剪梯度聚合EMA权重模型更新合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表F
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如果需要自定义模型，我们可以使用timm库提供的模型构建块。模型构建块是模型的组成部分，可以灵活的组合和定制。例如我们可以使用timm库提供的ConvBnAct模块来定义一个卷积-BatchNorm-ReLU的模型构建块：12345asnnfrom这个代码会创建一个输入通道为3、输出通道为64、卷积核大小为3、步长为1、激活函数为ReLU的卷积-BatchNorm-ReLU模块。我们打印一下，可以清晰的看到结果：12345678再来一个示例：12345。
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### 如何在使用 timm 库时强制指定 PyTorch 版本 为了确保 `timm` 库与特定版本的 PyTorch 具有良好的兼容性，可以通过以下方法来管理依赖关系并强制指定所需的 PyTorch 版本。 #### 方法一：通过虚拟环境隔离依赖 创建一个新的 Python 虚拟环境可以有效避免不同项目之间的依赖冲突。以下是具体操作： 1. 创建虚拟环境： ```bash python -m venv pytorch_env ``` 2. 激活虚拟环境： - 对于 Linux 或 macOS 用户： ```bash source pytorch_env/bin/activate ``` - 对于 Windows 用户： ```bash pytorch_env\Scripts\activate ``` 3. 安装指定版本的 PyTorch 和 `timm` 库： 使用 pip 的 `-v` 参数安装特定版本的 PyTorch 并同时安装 `timm`。 ```bash pip install torch==2.0.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install timm ``` 上述命令会安装 PyTorch 2.0 及其相关组件，并自动适配 `timm` 的最新稳定版[^1]。 #### 方法二：在代码中动态检测和设置 PyTorch 版本 如果无法控制全局环境配置，则可以在脚本中加入版本验证逻辑以确保使用的 PyTorch 符合预期需求。 ```python import torch from packaging import version required_torch_version = '2.0.0' current_torch_version = torch.__version__ if not version.parse(current_torch_version) >= version.parse(required_torch_version): raise RuntimeError(f"Expected PyTorch {required_torch_version} or higher, but found {current_torch_version}.") else: print(f"Using compatible PyTorch version: {current_torch_version}") ``` 此代码片段利用了 `packaging.version` 来比较当前已安装的 PyTorch 版本号是否满足最低要求[^2]。 #### 方法三：锁定依赖到 requirements 文件 对于团队协作或者持续集成场景下，推荐将所有必要的包及其精确版本记录在一个 `requirements.txt` 文件里。例如： ```plaintext torch==2.0.0 timm>=0.9.7 ``` 之后可通过如下方式一次性完成安装： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 这种方法不仅简化了重复部署流程，而且有助于长期维护项目的稳定性。 --- ###
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