导入torchvision.transforms运行报错，版本匹配仍无法解决求助

运行以下代码时出现报错：

from PIL import Image
from torchvision import transforms
img_path = "dataset/train/ants/5650366_e22b7e1065.jpg"
img = Image.open(img_path)
print(img)
tensor_trans = transforms.ToTensor()    # 相当于是转换工具tool
tensor_img = tensor_trans(img)          # output = tool(input)
print(tensor_img)

报错截图：

查阅多数方案指向PyTorch与Torchvision版本不兼容，但我的版本情况如下：

不清楚问题所在，求技术帮助。

可能的解决方案： #

• 检查Pillow版本兼容性：Torchvision对Pillow有明确版本依赖，过高或过低都可能引发异常。可尝试指定稳定版本安装：pip install pillow==9.5.0，之后重新运行代码测试。
• 验证图片完整性：当前使用的图片可能损坏，更换一张确认正常的图片执行代码，排除图片本身的问题。
• 重新安装匹配的Torch与Torchvision：即使版本号对应，若安装过程存在缓存或混合环境（如同时用conda和pip安装）也可能导致异常。建议在干净的虚拟环境中，按照官方指引重新安装对应版本的PyTorch和Torchvision。
• 排查环境依赖冲突：通过pip list查看所有已安装包，确认是否存在与PyTorch、Torchvision版本冲突的其他依赖库。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者followingcode