链接：https://pan.baidu.com/s/111YZm3gFEGlkt3FoYeVj4A
提取码：ecnu
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第一步，找到本地安装pytorch的路径，我是通过ANACONDA安装，路径如下
E:\2345Downloads\Anaconda\anaconda\envs\pytorch
找到以下路径
E:\2345Downloads\Anaconda\anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\nn\modules
对其中的__init__文件修改
from .flatten import Flatten, Unflatten
2.第二步，替换文件
解压找到目录D:xx\pytorch-1.9.0\pytorch-1.9.0\torch\nn\modules中的
flatten.py
文件复制到自己电脑安装的相同路径下
3.第三步，替换第二个文件
找到你下载的1.9.0的文件下的D:xx\pytorch-1.9.0\torch的
types.py
文件
也放到原来的同样的位置
E:\2345Downloads\Anaconda\anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch
4.最后，修改刚刚复制过来的
types.py文件的第21行，注释掉这行
_qscheme = torch.qscheme将加上其‘
#
’屏蔽。
原因：pytorch1.0.0没有Flatten类 解决方法（有效！！，请用pytorch1.9.0下的文件进行替换）pytorch1.9.0链接：链接：https://pan.baidu.com/s/111YZm3gFEGlkt3FoYeVj4A提取码：ecnu第一步，找到本地安装pytorch的路径，我是通过ANACONDA安装，路径如下E:\2345Downloads\Anaconda\anaconda\envs\pytorch找到以下路径E:\2345Downlo.
Pytorch
安装方法与
Pytorch
module
‘
torch
’ has no
attribute
'FloatTensor’等错误出现的奇怪原因解决法
Pytorch
安装方法（我将国内一些开源的安装链接附在最后供你们使用）：
①Anaconda3使用Anaconda Prompt打出下列代码（以清华大学镜像文件为例）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
torch
②使用Pycharm编译器情况下，点击左上角file再点击下
import
torch
出现错误：
module
‘
torch
’ has no
attribute
'from_numpy’
刚接触
torch
，好不容易安装成功（pip install
torch
1.5.1+cpu
torch
vision0.6.1+cpu -f https://download.
pytorch
.org/whl/
torch
_stable.html），cpu
版本
，打开发现这样
问题
：
module
‘
torch
’ has no
attribute
‘from_numpy’
心情很是糟糕，求助了淘
module
'tensorflow.python.layers.layers' has no
attribute
'
flatten
'错误提示下载新
版本
方法1：用python的pip可以安装特定
版本
的tensorflow，方法2：找镜像文件安装，速度非常快，安装的是最新
版本
安装过程中pip更新的提示链接
我用的Python的
版本
是3.5.4，然后tensorflow的
版本
是1.
1.0
....
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)
这个错误可能是由于拼写错误导致的。在
PyTorch
中，Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码，确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:
```python
import
torch
import
torch
.
nn
as
nn
# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model =
nn
.Sequential(
nn
.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn
.BatchNorm2d(64),
nn
.ReLU(),
# 使用模型进行前向传播
input =
torch
.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
请注意，上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层，并传递正确的参数。如果
问题
仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够更好地帮助你。
姓学名生:
