Pytorch 如何防止导入时Torch2RT AttributeError？

无论何时使用Jetson Nano在JetTracer上导入Torch2RT，都会抛出AttributeError。有办法解决这个问题吗？ 我已经从Waveshare:jetcard_v0p0p0安装了JetRacer映像，并从这里手动安装了Torch2RT：

git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
cd torch2trt
sudo python setup.py install

运行

from torch2trt import torch2trt 

给出以下错误：

    ---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-3f7e7e224fb7> in <module>
----> 1 from torch2trt import torch2trt

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load_unlocked(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_unlocked(spec)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_backward_compatible(spec)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/__init__.py in <module>
      1 from .torch2trt import *
----> 2 from .converters import *
      3 import tensorrt as trt
      4 
      5 

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load_unlocked(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_unlocked(spec)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_backward_compatible(spec)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/__init__.py in <module>
     15 from .Linear import *
     16 from .LogSoftmax import *
---> 17 from .activation import *
     18 from .adaptive_avg_pool2d import *
     19 from .adaptive_max_pool2d import *

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load_unlocked(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_unlocked(spec)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_backward_compatible(spec)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/activation.py in <module>
      1 from torch2trt.torch2trt import *
      2 from torch2trt.module_test import add_module_test
----> 3 from .unary import UnaryModule
      4 
      5 

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _find_and_load_unlocked(name, import_)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_unlocked(spec)

/usr/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py in _load_backward_compatible(spec)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/unary.py in <module>
     71 
     72 @tensorrt_converter('torch.reciprocal')
---> 73 @tensorrt_converter('torch.reciprocal_')
     74 @tensorrt_converter('torch.Tensor.reciprocal')
     75 @tensorrt_converter('torch.Tensor.reciprocal_')

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/torch2trt.py in tensorrt_converter(method, is_real, enabled, imports)
    587         module, module_name, qual_name = importlib.import_module(method.__module__), method.__module__, method.__qualname__
    588 
--> 589     method_impl = eval('copy.deepcopy(module.%s)' % qual_name)
    590 
    591     def register_converter(converter):

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/torch2trt.py in <module>

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'reciprocal_'

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在里面
---->1从torch2trt导入torch2trt
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load（name，import\u）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load\u unlocked（名称，导入）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u unlocked（规范）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u backward\u兼容（规范）
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/\uuuu init\uuuuuuuuuu.py in
1来自火炬2 RT导入*
---->2.进口转换器*
3将tensorrt作为trt导入
4.
5.
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load（name，import\u）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load\u unlocked（名称，导入）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u unlocked（规范）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u backward\u兼容（规范）
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/__init___;u.py in
15.线性进口*
16从LogSoftmax导入*
--->17.激活进口*
18.自适应平均池2D导入*
19.自适应_max_pool2d导入*
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load（name，import\u）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load\u unlocked（名称，导入）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u unlocked（规范）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u backward\u兼容（规范）
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/activation.py in
1来自torch2trt.torch2trt导入*
2从torch2trt.module\U test导入添加模块\U test
---->3从一元导入一元模块
4.
5.
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load（name，import\u）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u find\u和\u load\u unlocked（名称，导入）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u unlocked（规范）
/usr/lib/python3.6/importlib//\u bootstrap.py in\u load\u backward\u兼容（规范）
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/converters/unary.py in
71
72@tensorrt_转换器（“火炬相互作用”）
--->73@tensorrt_转换器（“火炬相互作用”）
74@tensorrt_转换器（“火炬、张量、倒数”）
75@tensorrt\u转换器（火炬、张量、倒数）
/tensorrt_转换器中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/torch2trt.py（方法为实、启用、导入）
587模块，模块名称，质量名称=importlib.import\u模块（方法，模块名称），方法，模块名称，方法，质量名称__
588
-->589方法\u impl=eval（'copy.deepcopy（module.%s）“%qual\u name”）
590
591 def寄存器_转换器（转换器）：
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch2trt-0.1.0-py3.6.egg/torch2trt/torch2trt.py-in
AttributeError:模块“火炬”没有属性“相互”

我已经重新安装了torch2trt，但没有用

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亲切问候

您共享了兼容版本的PyTorch吗？我安装了ready to play映像，因此它应该是PyTorch的正确版本。在任何情况下，只需导入torch2trt，而不执行任何其他操作，就会发生错误。您共享了兼容版本的PyTorch？我安装了ready to play映像，因此它应该是PyTorch的正确版本。在任何情况下，只需导入torch2trt，而不执行任何其他操作，就会发生错误。