解决测试tensorflow报错： importerror:cannot import name 'dragon4_positional'

最新推荐文章于 2023-12-06 16:06:06 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： tensorflow  importerror
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本文解决了一个在AnacondaPrompt环境下测试TensorFlow时遇到的导入错误问题。错误原因为numpy版本不兼容，通过升级numpy版本即可解决。具体操作为使用pip命令升级numpy。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在anaconda prompt下测试TensorFlow时，import tensorflow as tf时报错：importerror:cannot import name 'dragon4_positional'

如图：

这是由于numpy版本的问题

解决方法：升级numpy版本

pip install --ignore-installed --upgrade numpy

升级完成后再import tensorflow as tf是就不会再报错了。

 

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<think>嗯，用户遇到了导入ResNet18_Weights时报错的问题，显示ImportError: cannot import name 'ResNet18_Weights'。我需要帮他们解决这个问题。根据他们提供的引用信息，这可能与版本兼容性或导入方式有关。 首先，看看引用[1]中的问题，ResNet50_Weights的导入错误，解决方法是升级torchvision版本。同样，ResNet18_Weights可能也需要较新的版本。所以第一步应该建议用户检查他们的torch和torchvision版本是否足够新。比如，ResNet的权重类可能是在某个特定版本之后引入的，比如0.13版本，像引用[3]提到的VGG16_Weights那样。 然后，引用[2]提到导入路径的问题，可能需要更改导入语句。但ResNet的情况可能不同，因为ResNet18_Weights应该位于torchvision.models中，而不是子模块。不过，用户可能需要确认导入语句是否正确，比如是否使用了正确的模块路径。 另外，引用[3]展示了如何正确导入权重，使用类似vgg16的方法。所以用户可能需要将旧的pretrained参数改为新的weights参数，并使用ResNet18_Weights.DEFAULT或其他指定版本。 可能的解决方案步骤包括：1. 升级torch和torchvision到兼容版本；2. 修改导入语句，正确引用ResNet18_Weights；3. 修改模型加载方式，使用weights参数代替pretrained；4. 如果版本确实无法升级，可能需要直接加载预训练模型而不使用权重枚举。 还需要考虑用户是否可能混淆了ResNet18和ResNet的其他版本，或者是否有拼写错误。此外，检查官方文档确认ResNet18_Weights的存在和用法也很重要。如果用户的环境无法升级，可能需要替代方法，比如直接加载URL或本地文件。 总结一下，解决方案应分步骤，先检查版本，再调整导入和模型加载代码，最后提供替代方案和验证方法。同时，生成相关问题帮助用户深入理解类似问题。</think>### 解决 `ResNet18_Weights` 导入错误的步骤 #### 1. **检查版本兼容性** `ResNet18_Weights` 是 PyTorch 和 Torchvision 更新版本中引入的权重枚举类。旧版本中可能不存在此名称，需确保以下最低版本： - **PyTorch ≥ 2.0** - **Torchvision ≥ 0.13** **升级命令**： ```bash pip install --upgrade torch torchvision ``` 若版本已升级仍报错，需检查代码语法是否符合新版本规范。 --- #### 2. **修改导入语句** 旧版本中可能直接使用 `pretrained=True` 加载预训练权重，而新版本要求通过 `weights` 参数指定。需调整代码： **旧语法（已废弃）**： ```python from torchvision.models import resnet18 model = resnet18(pretrained=True) # 触发 ImportError ``` **新语法**： ```python from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights # 指定权重类型（默认权重或特定版本） model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT) # 正确方式 ``` --- #### 3. **验证导入路径** 确保从 `torchvision.models` 直接导入 `ResNet18_Weights`，而非子模块： ```python # 正确 from torchvision.models import ResNet18_Weights # 错误（可能导致 ImportError） from torchvision.models.resnet import ResNet18_Weights # 不适用 ``` --- #### 4. **替代方案（无法升级版本时）** 若环境限制无法升级，可手动加载预训练权重： ```python from torchvision.models import resnet18 import torch # 直接加载预训练模型（旧方式，兼容性差） model = resnet18(pretrained=True) # 可能触发警告但仍可用 # 或通过 URL 加载 weights_url = "https://download.pytorch.org/models/resnet18-f37072fd.pth" model = resnet18() model.load_state_dict(torch.hub.load_state_dict_from_url(weights_url)) ``` --- #### 5. **验证代码** 完整示例代码： ```python import torch from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights # 使用新语法 model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) print(model) # 输出模型结构 ``` --- ### 原因分析 - **版本不匹配**：Torchvision < 0.13 未定义 `ResNet18_Weights` 类[^3]。 - **语法过时**：新版本弃用 `pretrained=True`，改用 `weights` 参数[^1]。 - **路径错误**：错误地从子模块导入（如 `models.resnet`）[^2]。 --- ### 相关问题 1. **如何查看当前安装的 Torchvision 版本？** ```bash pip show torchvision ``` 2. **其他模型（如 MobileNet）出现类似导入错误如何解决？** 需检查对应模型的权重类命名（如 `MobileNet_V2_Weights`）并升级版本[^2]。 3. **如何指定特定版本的预训练权重？** 使用 `weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1` 或 `DEFAULT`（最新默认权重）[^3]。 [^1]: 权重类需通过 `weights` 参数加载，旧版 `pretrained` 已废弃 : 导入路径错误可能导致 `cannot import name` : 模型权重枚举类需 Torchvision ≥ 0.13
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