AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'efficientnet_v2_s'

这个错误提示意味着在torchvision.models中没有找到名为'efficientnet_v2_m'的属性。这个属性可能是在旧版本的torchvision中被移除了或者它是一个新的属性但你没有正确安装最新版本的torchvision。 如果你使用的是旧版本的torchvision，你可以尝试更新到最新版本以查看是否有efficientnet_v2_m属性。如果你已经安装了最新版本的torchvision，那么你需要检查一下你的代码中是否有拼写错误或其他错误导致无法识别这个属性。 如果你需要更多的帮助，请提供更多的信息和上下文，以便我们更好地理解你的问题。

<think>好的，我现在遇到了一个AttributeError，提示torchvision.models中没有efficientnet_b0属性。我需要解决这个问题。首先，我应该回忆一下可能的原因。 可能的原因有几个：首先，我的torchvision版本可能太旧，不支持efficientnet_b0。因为EfficientNet是在较新的版本中加入的。其次，可能导入的方式不对，比如需要从特定的子模块导入。另外，如果版本没问题，可能需要直接使用源码中的定义，或者检查是否有拼写错误。 接下来，我应该检查我的torch和torchvision版本。可以通过pip show torch或conda list来查看版本。根据引用[3]和[4]，EfficientNet在torchvision 0.11.0及以上版本中引入。如果我的版本低于这个，就需要升级。 假设检查后发现版本过低，我需要升级。使用pip install --upgrade torch torchvision应该能解决。但有时候升级后可能还需要处理依赖问题，比如CUDA版本是否兼容。如果升级后问题依旧，可能需要其他方法。 如果版本已经是最新，那可能是导入方式的问题。根据引用[4]，可能需要从torchvision.models.efficientnet导入，或者使用get_model函数。比如，尝试models.efficientnet_b0(pretrained=True)可能不行，但使用models.get_model("efficientnet_b0", pretrained=True)可能有效。 还有一种情况是，即使版本正确，某些环境配置可能导致模块无法正确加载。这时候可能需要手动将源码复制到项目中。引用[4]提到，可以到官方GitHub仓库复制efficientnet.py的代码，并调整导入路径。需要确保所有依赖项正确导入，比如可能修改from ..ops.misc import SqueezeExcitation as SE这种相对导入为绝对路径。 另外，检查是否有拼写错误，比如是否写成了efficientnet_b0，而不是其他变体，如efficientnet_v2_s等。确认模型名称是否正确。 还有一种可能是在代码中覆盖了torchvision.models，比如有一个同名的文件或变量，导致导入错误。需要检查代码中是否有这种情况。 总结解决步骤： 1. 检查torchvision版本，升级到0.11.0以上。 2. 使用正确的导入方式，如get_model或直接导入。 3. 如果版本正确但问题依旧，手动复制源码并调整导入路径。 4. 确保没有拼写错误或命名冲突。 例如，正确导入方式可能如下： ```python from torchvision.models import efficientnet_b0, EfficientNet_B0_Weights model = efficientnet_b0(weights=EfficientNet_B0_Weights.IMAGENET1K_V1) ``` 或者使用get_model： ```python from torchvision.models import get_model model = get_model("efficientnet_b0", pretrained=True) ``` 如果这些方法都不行，可能需要从GitHub复制源码到本地，并正确引用。 最后，测试升级后的版本是否能正确导入模型。如果还有问题，可能需要检查官方文档或社区讨论，寻找可能的解决方案。</think>要解决`AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'efficientnet_b0'`错误，请按以下步骤操作： --- ### **1. 检查版本兼容性** EfficientNet模型在**torchvision 0.11.0及以上版本**中引入[^3][^4]。 - 查看当前版本： ```bash pip show torchvision ``` - **升级到最新版本**： ```bash pip install --upgrade torch torchvision ``` --- ### **2. 使用正确的导入语法** 在较新版本中，推荐使用`get_model`或直接调用模型名称： ```python # 方法1：直接导入 from torchvision.models import efficientnet_b0, EfficientNet_B0_Weights model = efficientnet_b0(weights=EfficientNet_B0_Weights.IMAGENET1K_V1) # 方法2：使用get_model from torchvision.models import get_model model = get_model("efficientnet_b0", weights="IMAGENET1K_V1") ``` --- ### **3. 手动复制源码（旧版本兼容）** 如果无法升级版本，从官方GitHub复制`efficientnet.py`到本地： 1. 下载源码：[torchvision/models/efficientnet.py](https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/efficientnet.py) 2. 修改代码中的相对导入路径（例如将`from ..ops.misc`改为绝对路径） 3. 在本地文件中导入模型： ```python from efficientnet import efficientnet_b0 ``` --- ### **4. 验证示例代码** ```python import torchvision.models as models # 确保使用正确权重枚举类 model = models.efficientnet_b0(weights=models.EfficientNet_B0_Weights.IMAGENET1K_V1) print(model) ``` --- ### **常见问题排查** - **拼写错误**：检查是否写成`efficientnet_b0`而非`efficientnet_v2`等。 - **环境冲突**：使用虚拟环境确保依赖隔离。 - **CUDA版本**：升级后需确保CUDA与PyTorch版本匹配。 ---