rtdetr复现问题

Question

按照requirement要求安装2.0版本的torch会报需要升级到2.1，但是升级到2.1会报在torchvision中找不到datapoins，怎么解决

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 安装torch 2.0版本时提示需要升级到2.1版本。
   - 升级到torch 2.1版本后，torchvision中找不到datapoints。
2. 解决方案：
   - 关于torch版本升级提示：
   • 首先查看报错信息，明确提示升级到2.1版本的具体原因。有可能是当前安装的依赖库版本不兼容torch 2.0，导致安装过程中出现问题从而提示升级。
   • 可以尝试检查torch安装命令是否正确，是否遗漏了某些依赖项的安装。例如，官方文档中对于torch 2.0版本的安装可能有特定的依赖环境要求。如果是通过pip安装torch，确保pip版本足够新，并且在安装torch前清理一下pip缓存：pip cache purge。
   • 关于torchvision中找不到datapoints：
   • 在torchvision 0.15及以上版本，datapoints模块已经被移除。所以如果是因为升级torch导致找不到datapoints，需要检查你的代码中是否直接使用了torchvision.datapoints。
   • 如果代码中使用了torchvision.datapoints，需要根据具体功能进行修改。例如，如果是使用了datapoints中的数据结构或函数，需要找到替代方案。比如，如果是使用datapoints.BoundingBox，可以使用torchvision.ops.box_convert等相关函数来进行类似的边界框处理操作。
   • 另外，检查torchvision版本是否安装正确，是否是因为版本不兼容导致找不到该模块。可以尝试重新安装torchvision到合适的版本，例如：pip install torchvision==0.14（根据你的实际需求选择合适版本，要确保与你的torch版本兼容）。
3. 不同方案优缺点：
   - 检查安装命令和依赖：
   • 优点：从根本上解决torch安装过程中因为依赖问题导致的版本提示问题，确保torch能够正确安装到预期版本。
   • 缺点：需要仔细检查安装命令和依赖环境，可能需要花费一些时间排查，对于复杂的依赖关系可能较难快速定位问题。
   • 修改代码：
   • 优点：直接针对找不到datapoints的问题进行解决，使代码能够在新的torchvision版本下运行。
   • 缺点：需要对代码进行修改，如果代码中使用datapoints的地方较多，工作量较大，且可能引入新的代码逻辑问题，需要仔细测试修改后的代码。
   • 重新安装torchvision：
   • 优点：简单直接，有可能通过重新安装合适版本的torchvision解决找不到datapoints的问题。
   • 缺点：可能会因为版本不兼容导致其他问题，需要不断尝试合适的版本，且重新安装可能会影响到其他依赖于torchvision的部分，需要进行全面测试。
4. 总结：
   - 首先要仔细检查torch安装过程中的报错信息，针对版本升级提示进行排查，确保torch正确安装。然后针对torchvision中找不到datapoints的问题，根据代码使用情况选择合适的解决方案，如修改代码或重新安装torchvision到合适版本，同时要对修改后的代码或重新安装后的环境进行全面测试，以确保整个项目能够正常运行。

例如，如果你的代码中使用了torchvision.datapoints.BoundingBox，以下是一个简单的修改示例：

import torchvision.ops.box_convert

# 假设原来使用datapoints.BoundingBox的地方
# 这里进行类似功能的转换
boxes = torch.tensor([[10, 10, 20, 20], [30, 30, 40, 40]])
new_boxes = box_convert(boxes, in_fmt='xyxy', out_fmt='cxcywh')

这样就使用torchvision.ops.box_convert替代了torchvision.datapoints.BoundingBox的功能。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。