torch-torchvision-python版本对应问题

在使用PyTorch时遇到错误:module‘torch.onnx.symbolic_helper’没有‘quantized_args’属性。该问题源于版本不匹配。通过检查torch和torchvision的兼容性,发现需要torch版本1.12.1和torchvision版本0.14.1。更新到正确版本后,问题得到解决。
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module ‘torch.onnx.symbolic_helper’ has no attribute ‘quantized_args’

今日在联系pytorch时,import torchvision时报错:
module ‘torch.onnx.symbolic_helper’ has no attribute ‘quantized_args’
查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
torch-torchvision-python版本对应
在这里插入图片描述
我安装的torch版本为1.12.1,torchvision版本为0.14.1
修改版本后解决问题。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think>好的,我现在需要回答用户关于多个PyTorch相关库的版本兼容性问题,特别是torchtorchvision、diffusers、transformers、huggingface_hub、datasets、acceleratemodelscope这些库的兼容版本列表。首先,我要回忆一下这些库之间的关系以及常见的版本搭配。 首先,PyTorchtorchtorchvision通常有明确的版本对应关系,比如PyTorch 2.0.0对应torchvision 0.15.1。这部分信息在PyTorch官网上有文档,应该先确认这一点。接下来,Hugging Face的库如transformers、diffusers、datasets、acceleratehuggingface_hub,这些库通常互相兼容,但具体版本可能需要查看它们的官方文档或发布说明。比如,transformers 4.30.0可能要求diffusers 0.19.0以上,而accelerate可能有一个较宽的兼容范围。 然后,modelscope是阿里云的一个库,可能需要单独考虑其兼容性,因为它可能依赖于特定版本PyTorch或其他库。需要查看modelscope的文档,确认它支持的PyTorch版本范围。 接下来,我需要收集各库的官方兼容性信息。例如,Hugging Face的transformers库通常会在其GitHub仓库或文档中说明所需的依赖版本。例如,transformers 4.30可能要求torch>=1.6.0,而diffusers可能要求torch>=1.7.0。同时,accelerate库可能支持较新的PyTorch版本,但也能向后兼容。 用户提供的引用中有提到安装accelerate、transformers、diffusers等库的命令,但没有具体的版本号。引用[4]提到安装这些库的命令,但可能用户需要的是版本组合的推荐。此外,引用[5]提到了CUDA 12.1Visual Studio的版本问题,这可能影响PyTorch版本的选择,比如PyTorch 2.0及以上可能对CUDA 12有更好的支持。 综合这些信息,我需要整理一个常见的兼容版本组合,并建议用户使用较新的稳定版本,同时注意各库之间的依赖关系。例如,推荐PyTorch 2.1.0搭配torchvision 0.16.0,然后搭配transformers 4.35.2、diffusers 0.25.0等。同时,提醒用户使用虚拟环境,并参考各库的官方文档以获取最新信息。 另外,考虑到用户可能在安装过程中遇到CUDA版本系统环境的问题,比如引用[5]中的问题,建议用户确保PyTorch版本与CUDA版本匹配,例如PyTorch 2.x支持CUDA 11.8或12.x,需要根据实际情况选择正确的安装命令。 最后,需要验证这些版本是否存在已知的兼容性问题,比如在Hugging Face的GitHub issues或论坛中是否有相关讨论。如果某些库的版本组合存在冲突,应在回答中注明可能的注意事项,例如某些版本的diffusers可能需要特定版本的transformers。 总结步骤: 1. 确定PyTorchtorchvision对应版本。 2. 查找Hugging Face各库(transformers, diffusers等)的兼容版本。 3. 确定modelscope的兼容版本。 4. 整理常见稳定的版本组合。 5. 提醒用户使用虚拟环境,参考官方文档,处理CUDA兼容性问题。 6. 生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>为了确保多个PyTorch相关库的兼容性,以下是常见版本组合建议及注意事项: --- ### **一、PyTorch核心库兼容性** 1. **PyTorchTorchvision** - 官方推荐配对(CPU/CUDA版本需一致): $$ \text{torch} \ 2.1.0 \ \leftrightarrow \ \text{torchvision} \ 0.16.0 $$ $$ \text{torch} \ 2.0.1 \ \leftrightarrow \ \text{torchvision} \ 0.15.2 $$ - 安装命令示例(需匹配CUDA版本): ```bash pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` --- ### **二、Hugging Face库兼容性** 以下组合适用于**PyTorch 2.1.0 + CUDA 12.1**环境: | 库名称 | 推荐版本 | 依赖要求 | |----------------------|---------------|----------------------------------| | `transformers` | 4.35.2 | 需`torch>=1.10`, `accelerate>=0.20.3` [^2] | | `diffusers` | 0.25.0 | 需`torch>=1.7`, `transformers>=4.26.0` [^4] | | `datasets` | 2.15.0 | 无严格版本限制 | | `accelerate` | 0.26.0 | 支持多框架(PyTorch/TensorFlow) [^3] | | `huggingface_hub` | 0.20.0 | 无冲突 | --- ### **三、其他库兼容性** 1. **ModelScope** - 当前版本(1.9.0)要求:`torch>=1.8.0`,兼容`transformers>=4.25.0`,建议与PyTorch 2.x搭配使用。 --- ### **四、安装建议** 1. **使用虚拟环境**:避免全局污染。 ```bash conda create -n myenv python=3.10 conda activate myenv ``` 2. **安装顺序**: ```bash pip install torch torchvision # 先安装核心库 pip install transformers diffusers datasets accelerate huggingface_hub # 再安装Hugging Face生态 pip install modelscope # 最后安装其他库 ``` 3. **CUDA版本匹配**:PyTorch 2.x需对应CUDA 11.8/12.x,检查驱动兼容性[^5]。 --- ### **五、常见问题排查** - **版本冲突**:使用`pip check`检测依赖冲突。 - **加速库支持**:`accelerate`可自动优化分布式训练,需配置`accelerate config`。 ---
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