最近开始仔细玩了一下 pytorch ，发现里面有个BUG之前都没有发现。 在测试 torch 最基本的示例的情况下，居然碰到了个 pytorch 无法转化numpy为Tensor的问题，呈现的问题如下： ndscbigdata@ndscbigdata:~/work/change/AI$ python Python 3.6.1 (default, Jul 14 2017, 17:08:44) rc = vision . transform s.RandomCrop([224, 224]) toPIL = vision . transform s.ToPILImage() toTensor = vision . transform s.ToTensor() input = torch .randn(3, 256,

在实验中，经常遇到图片数据是分类存储的—即不同的文件夹存放不同label的图片，比如猫狗数据集，将猫的数据放在cat文件夹下，而将狗的图片放在名为dog的文件夹。在跑模型的过程中，常常需要将数据切分为训练集、验证集和测试集，并且同一类别的label要一致。 from torch vision .datasets import ImageFolder from PIL import Image from...

import torch vision . transform s as transform s transform s模块提供了一般的图像转换操作类。 class torch vision . transform s.ToTensor 把shape=(H x W x C)的像素值范围为[0, 255]的PIL.Image或者numpy.ndarray转换成shape=(C x H x W)的像素值范围为[0.0,

### 回答1： 这个错误通常是因为你的 PyTorch 版本过低所致。`InterpolationMode` 属性是在 PyTorch 1.6 版本中引入的。如果你使用的是旧版本的 PyTorch ，可以尝试更新 PyTorch 到最新版本。可以使用以下命令来更新 PyTorch ： pip install --upgrade torch torch vision 如果更新 PyTorch 后仍然出现这个错误，可以尝试将 `InterpolationMode` 改为 `mode`，例如： transform s. Resize ((224, 224), mode='bilinear') ### 回答2： " AttributeError : module ' torch vision . transform s' has no attribute 'InterpolationMode'" 的错误是由于 torch vision . transform s 模块中没有名为 'InterpolationMode' 的属性而引起的。 这个错误通常出现在使用 torch vision . transform s 的代码中，当我们尝试使用 'InterpolationMode' 属性时，会收到该错误消息。 为了解决这个问题，我们需要更新 torch vision 库的版本。较旧的 torch vision 版本可能不支持 'InterpolationMode' 属性，所以我们需要安装一个新的版本。 我们可以通过以下命令来安装最新版本的 torch vision ： pip install --upgrade torch vision 安装完成后，我们可以再次尝试运行之前的代码，这次应该不会出现 ' AttributeError : module ' torch vision . transform s' has no attribute 'InterpolationMode'' 的错误了。 如果问题仍然存在，可能是因为我们的代码中存在其他问题。我们应该检查我们的代码，确保正确导入了所需的模块，并使用正确的方式访问 'InterpolationMode' 属性。 总结：' AttributeError : module ' torch vision . transform s' has no attribute 'InterpolationMode'' 错误是由于较旧版本的 torch vision 不支持 'InterpolationMode' 属性而引起的。我们需要安装最新版本的 torch vision 并检查代码中是否有其他问题。 ### 回答3： 该错误是由于` torch vision . transform s`模块中没有`InterpolationMode`属性引起的。在较新的 PyTorch 版本中，`InterpolationMode`被移动到了` torch vision . transform s.functional`模块中。要解决这个问题，你需要将`InterpolationMode`从` torch vision . transform s`修改为` torch vision . transform s.functional`。以下是一个示例代码： ```python import torch vision . transform s.functional as F # 使用F.InterpolationMode进行插值 image = F. resize (image, size=(100, 100), interpolation=F.InterpolationMode.BILINEAR) 通过这个修改，你就可以正确地使用`InterpolationMode`进行插值操作了。