当前位置: 首页 > news >正文

【无标题】安装环境

这里写目录标题

      • 清华镜像加速
    • 安装cuda11.3 +PyTorch 1.10.1
      • https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
      • [如果没有可以点Previous pyTorch Versions,这里面有更多的更早的版本](https://pytorch.org/get-started/locally/)
    • 复制非空文件夹cp: -r not specified; omitting directory XXX
    • MultiplexedOCR
      • cannot import name ‘_download_url_to_file‘ from ‘torch.utils.model_zoo‘
      • ImportError: cannot import name 'TopologicalError' from 'shapely.geos'
      • ImportError: /data1/xyj/MultiplexedOCR-main/multiplexer/_C.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c106SymInt19promote_to_negativeEv
      • TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not ‘NoneType‘
    • masktextspotter
      • apex安装
      • 安装maskrcnn-benchmark(maskrcnn)
      • maskrcnn-benchmark疯狂报错
        • ImportError: cannot import name ‘_C’ from ‘maskrcnn_benchmark’
    • Test_spotting_transformer
      • /data1/xyj/anaconda3/envs/TESTR/lib/python3.8/site-packages/detectron2/utils/visualizer.py:308: UserWarning: Glyph 21475 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-53E3}) missing from current font.
    • openmmlab
      • error: metadata-generation-failed
    • ERROR: Failed building wheel for mmpycocotools
    • ERROR: Could not build wheels for mmpycocotools, which is required to install pyproject.toml-based projects
    • ImportError: /usr/local/anaconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-
    • AssertionError: MMCV==2.1.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.2.4, <=1.4.0.
    • 安装mmcv
    • mmcv报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext‘
    • OSError: checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth is not a checkpoint file
      • RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
    • ==**安装torch cuda成功后,用以下代码测试cuda是否可用:**==

清华镜像加速

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装cuda11.3 +PyTorch 1.10.1

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

在这里插入图片描述
conda install pytorch1.10.1 torchvision0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

不可以,一直在解析环境

如果没有可以点Previous pyTorch Versions,这里面有更多的更早的版本

在这里插入图片描述

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

通过以上指令会把Pytorch1.10以及需要的CUDA11.3全部安装好(不需要单独安装CUDA)

复制非空文件夹cp: -r not specified; omitting directory XXX

linux复制操作 cp: -r not specified; omitting directory XXX 错误
记得加上 -r

MultiplexedOCR

cannot import name ‘_download_url_to_file‘ from ‘torch.utils.model_zoo‘

ImportError: cannot import name ‘HASH_REGEX’ from ‘torch.utils.model_zoo’

try:from torch.hub import HASH_REGEX, _download_url_to_file, urlparse
except ImportError:from torch.hub import download_url_to_filefrom torch.hub import urlparsefrom torch.hub import  HASH_REGEX#from torch.utils.model_zoo import _download_url_to_file#from torch.utils.model_zoo import urlparse#from torch.utils.model_zoo import HASH_REGEX

ImportError: cannot import name ‘TopologicalError’ from ‘shapely.geos’

Revert Shapely to 1.8.5 and Numpy to 1.23.4
Should work.

ImportError: /data1/xyj/MultiplexedOCR-main/multiplexer/_C.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c106SymInt19promote_to_negativeEv

I’ve faced of this issue recently and creating a new environment with parameters below solved my problem.

PS : I assume that you’re using torch with CUDA, if you’re not you can install non-GPU versions.

torch version : 1.9 + cu111
torchvision : 0.10.0 + cu111
torchaudio : 0.9.0

You can download these from ;

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

好像不管什么版本 -f 后面接的都是一个网址

TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not ‘NoneType‘

masktextspotter

conda create -n masktextspotter python=3.8
conda activate maskrcnn_benchmark
#安装各种依赖包
conda install ipython
pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv-python# install PyTorch 反正后面torch报错,我换了个版本conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# install pycocotoolscd $INSTALL_DIRgit clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.gitcd cocoapi/PythonAPIpython setup.py build_ext install# install apexcd $INSTALL_DIRgit clone https://github.com/NVIDIA/apex.gitcd apexpython setup.py install --cuda_ext --cpp_ext# clone repocd $INSTALL_DIRgit clone https://github.com/MhLiao/MaskTextSpotterV3.gitcd MaskTextSpotterV3# buildpython setup.py build develop

apex安装

此句报错,

python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext

或许换成这句有用pip install -v --no-cache-dir ./,待会试试

注意apex和下面的maskrcnn-benchmark都不可以直接pip

安装maskrcnn-benchmark(maskrcnn)

一堆报错,报错找不到maskrcnn-benchmark
但是清楚地看到项目同级文件夹下有maskrcnn-benchmark这个包
我甚至很愚蠢地

import torch
print(torch.__file__) 

查看包的路径,想把maskrcnn-benchmark这个文件夹复制到搜寻的路径(安装的包就是一个文件夹嘛)TT,查到是 anaconda3/envs/masktextspotter/lib/python3.8/site-packages,放到这个路径下,好像没再报错了,但可能这个文件夹就没安装成功,是错的
python import 搜索包路径的机制,以及添加自定义python包的方法

cd ../
git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git
cd maskrcnn-benchmark
#安装相应的包
pip3 install -r requirements.txt

maskrcnn-benchmark疯狂报错

ImportError: cannot import name ‘_C’ from ‘maskrcnn_benchmark’

修改处:

nms.py

from maskrcnn_benchmark import _C
修改为:
from ._utils import _C

没用,继续报错TT TT

有时间再看看把

maskrcnn安装及遇到的各种问题
搭建maskrcnn-benchmark的环境遇到问题

Test_spotting_transformer

训练语料库只含少量中文数据,论文中写到将其忽略

python demo/demo.py --config-file configs/TESTR/TotalText/TESTR_R_50_Polygon.yaml --input work_dirs/ocr_en_422k --output output/en --opts MODEL.WEIGHTS work_dirs/totaltext_testr_R_50_polygon.pth MODEL.TRANSFORMER.INFERENCE_TH_TEST 0.3 
python demo/demo.py --config-file configs/TESTR/TotalText/TESTR_R_50_Polygon.yaml --input work_dirs/ocr_en_422k --output output/en --opts MODEL.WEIGHTS work_dirs/totaltext_testr_R_50_polygon.pth MODEL.TRANSFORMER.INFERENCE_TH_TEST 0.3 

检测中文时出现以下错误

/data1/xyj/anaconda3/envs/TESTR/lib/python3.8/site-packages/detectron2/utils/visualizer.py:308: UserWarning: Glyph 21475 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-53E3}) missing from current font.

openmmlab

在这里插入图片描述
从网上上找到的资料看,可能是由于最新版本的pytorch (1.11以上)去除对这个头文件的支持,所以我们建议使用pytorch 1.8版本会比较稳定

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

原来是conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 这个版本

error: metadata-generation-failed

error: metadata-generation-failed

需要执行命令 pip install setuptools==50.3.2

问题解决

ERROR: Failed building wheel for mmpycocotools

安装cython=0.29.33版本就可以解决

pip3 install cython==0.29.33 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install mmpycocotools

ERROR: Could not build wheels for mmpycocotools, which is required to install pyproject.toml-based projects

ImportError: /usr/local/anaconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-

mmcv官方:https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html

这些问题归根到底还是mmcv-full和自己安装的pytorch版本不匹配的原因导致的,所以在安装mmcv-full时,尽量不要偷懒,不要直接pip install mmcv-full,先检查好自己的nvidia驱动以及CUDA版本,然后去mmcv的github或者官网去寻找指定的命令去下载,找到匹配的版本下载安装后,就可以正常运行了。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42130300/article/details/121616567

在这里插入图片描述
官方链接

AssertionError: MMCV==2.1.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.2.4, <=1.4.0.

安装mmcv

MMCV是OpenMMLab系列代码的基础库。Linux环境安装的whl包又打包好的,相对较容易,可以直接下载安装
特别注意需要和Pytorch 和 CUDA版本对应,才能确保安装,安装过程出现ERROR的红色字样均需要卸载重新安装
当前机器版本为Torch 1.8.0 CUDA 10.2 ,安装相应的版本
#安装mmcv
#使用简单功能使用下命令
#!pip install mmcv -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.1/index.html
#安装完全版本
#!pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.1/index.html

#安装只需要修改cuda版本和torch版本即可,当前安装的是mmcv-full
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「瑾怀轩」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/ckq707718837/article/details/121252909

pip uninstall -y mmdet mmcv
conda install -y cython==0.28.5
pip install mmcv==0.6.2 terminaltables Pillow==6.2.2export FORCE_CUDA="1"pip install "git+https://github.com/open-mmlab/cocoapi.git#subdirectory=pycocotools"
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"rm -rf build
pip install -r requirements/build.txt
python setup.py developpip install mmcv==1.4.0
# pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu版本}/{torch版本}/index.html
pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.1/index.html

mmcv报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv._ext‘

当前的仓库代码是基于mmcv-full==1.3.4和mmdet=2.11.0,新的mmdet一些接口的调用位置会发生变化

mmdet=2.11.0
pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.8.1/index.html
解决
解决方法:

mmcv正常安装

先卸载mmcv-full,然后重新安装一下

OSError: checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth is not a checkpoint file

config文件对应错了

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

换了个环境

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

哭死

安装torch cuda成功后,用以下代码测试cuda是否可用:

python -c 'import torch;print(torch.__version__)'

查看版本

 1.8.1+cu102
import torch
torch.cuda.is_available()
# 返回True 接着用下列代码进一步测试
torch.zeros(1).cuda()

在这里插入图片描述

相关文章:

【无标题】安装环境

这里写目录标题 清华镜像加速 安装cuda11.3 PyTorch 1.10.1https://pytorch.org/get-started/previous-versions/[如果没有可以点Previous pyTorch Versions&#xff0c;这里面有更多的更早的版本](https://pytorch.org/get-started/locally/) 复制非空文件夹cp: -r not specif…...

一. 初识数据结构和算法

数据结构与算法是一个达到高级程序员的敲门砖。当你脱离了语言的应用层面&#xff0c;去思考他的设计层面时&#xff0c;你就依旧已经开始初识数据结构与算法了 数据结构 什么是数据结构 对于数据结构的定义官方并没有统一的解释&#xff0c;在各个百科以及算法的书中&#xf…...

qt 使用百度在线地图 方法1

在使用Qt和百度在线地图时&#xff0c;你需要从百度地图开放平台获取API密钥&#xff0c;并使用该密钥在Qt应用程序中集成百度地图。以下是一个简单的示例&#xff0c;演示了如何在Qt中使用百度在线地图&#xff1a; 1&#xff0c;首先&#xff0c;从百度地图开放平台获取API密…...

轻快小miniconda3在linux下的安装配置-centos9stream-Miniconda3 Linux 64-bit

miniconda与anaconda的区别&#xff1a; Miniconda 和 Anaconda 是用于管理环境和安装软件包的 Python 发行版。它们之间的主要区别在于以下几点&#xff1a; 1. 安装内容和大小&#xff1a; Anaconda&#xff1a; Anaconda 是一个完整的 Python 数据科学平台&#xff0c;包含…...

C语言——字符函数和字符串函数(一)

&#x1f4dd;前言&#xff1a; 这篇文章对我最近学习的有关字符串的函数做一个总结和整理&#xff0c;主要讲解字符函数和字符串函数&#xff08;strlen&#xff0c;strcpy和strncpy&#xff0c;strcat和strncat&#xff09;的使用方法&#xff0c;使用场景和一些注意事项&…...

15.Java程序设计-基于SSM框架的微信小程序校园求职系统的设计与实现

摘要&#xff1a; 本研究旨在设计并实现一款基于SSM框架的微信小程序校园求职系统&#xff0c;以提升校园求职流程的效率和便捷性。通过整合微信小程序平台和SSM框架的优势&#xff0c;本系统涵盖了用户管理、职位发布与搜索、简历管理、消息通知等多个功能模块&#xff0c;为…...

蓝桥杯航班时间

蓝桥杯其他真题点这里&#x1f448; //飞行时间 - 时差 已过去的时间1 //飞行时间 时差 已过去的时间2 //两个式子相加会发现 飞行时间 两段时间差的和 >> 1import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader;public cl…...

openEuler学习05-kernel升级

周末没事&#xff0c;尝试下openEuler的kernel升级 [rootlocalhost ~]# more /etc/os-release NAME"openEuler" VERSION"20.03 (LTS-SP3)" ID"openEuler" VERSION_ID"20.03" PRETTY_NAME"openEuler 20.03 (LTS-SP3)" ANSI_…...

Linux-centos上如何配置管理NFS服务器?

Linux/centos上如何配置管理NFS服务器&#xff1f; 1 NFS基础了解 NFS&#xff08;Network File System&#xff09;即文件操作系统&#xff1b;NFS允许网络中不同计算机相互之间共享资源。 1.1 NFS概述 1980年由SUN发展出来的在UNIX&Linux系统间实现文件共享的一种方法…...

自然语言处理第2天:自然语言处理词语编码

​ ☁️主页 Nowl &#x1f525;专栏 《自然语言处理》 &#x1f4d1;君子坐而论道&#xff0c;少年起而行之 ​​ 文章目录 一、自然语言处理介绍二、常见的词编码方式1.one-hot介绍缺点 2.词嵌入介绍说明 三、代码演示四、结语 一、自然语言处理介绍 自然语言处理&#xf…...

ES6中的Promise

Promise 是一种异步编程解决方案&#xff0c;Promise是一个容器&#xff0c;保存着将来才会执行的代码&#xff1b;从语法角度来说Promise是一个对象&#xff0c;可以用来获取异步操作的消息。异步操作&#xff0c;同步解决&#xff0c;避免了层层嵌套的回调函数&#xff0c;可…...

载入了名字空间‘htmltools’ 0.5.6,但需要的是>= 0.5.7解决方案

解决方案&#xff1a;删除之前的旧版本安装包&#xff0c;安装新的包 1.卸载之前的安装包 2.关闭R&#xff0c;重新打开 3. # install.packages("htmltools") library(htmltools)...

Cisco 思科路由交换网络设备 安全基线 安全加固操作

目录 账号管理、认证授权 本机认证和授权ELK-Cisco-01-01-01 设置特权口令 ELK-Cisco-01-02-01 ELK-Cisco-01-02-02 ​​​​​​​登录要求 ELK-Cisco-01-03-01 ​​​​​​​ELK-Cisco-01-03-02 ELK-Cisco-01-03-03 日志配置 ELK-Cisco-02-01-01 通信协议 ELK-Cisco-…...

WPF仿网易云搭建笔记(0):项目搭建

文章目录 前言项目地址项目Nuget包搭建项目初始化项目架构App.xaml引入MateralDesign资源包 项目初步分析将标题栏去掉DockPanel初步布局 资源字典举例 结尾 前言 最近在找工作&#xff0c;发现没有任何的WPF可以拿的出手的工作经验&#xff0c;打算仿照网易云搭建一个WPF版本…...

Python爬虫利器:BeautifulSoup库详解

BeautifulSoup是Python中最流行的HTML解析库之一&#xff0c;它可以方便地从HTML文档中提取数据&#xff0c;并且支持多种解析器&#xff0c;可以适应不同的HTML文档格式。本文将介绍BeautifulSoup库的作用、用途和基本用法&#xff0c;帮助读者了解如何使用BeautifulSoup进行H…...

【链表Linked List】力扣-117 填充每个节点的下一个右侧节点指针II

目录 问题描述 解题过程 官方题解 问题描述 给定一个二叉树&#xff1a; struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next; } 填充它的每个 next 指针&#xff0c;让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点&#xff0c;则将 next 指针设置为 N…...

安卓adb【备忘录】

adb常用命令 第三方包 pm list package -3查看所有包【外部直接进入】 adb shell pm list package退出 exit安装 adb install [路径]卸载 adb uninstall [包名]下载手机中的文件到电脑 adb pull /etc/hosts D:\tmp\电脑上传文件至手机【需要root】 adb push D:\tmp\hos…...

Linux笔记之删除指定目录下除最新修改的以 .pack 为扩展名的文件之外的所有文件

code review! 文章目录 1.Linux笔记之删除指定目录下除最新修改的以 .pack 为扩展名的文件之外的所有文件2.将指定目录下除最新修改的以 .pack 为扩展名的文件之外的所有文件移动到另一个目录3.xargs&#xff1a;用于从标准输入中读取数据&#xff0c;并将其作为参数传递给指定…...

什么是呼叫中心的语音通道?呼叫中心语音线路有几种?

什么是呼叫中心的语音通道&#xff1f; 呼叫中心的语音通道是指在呼叫中心中使用的语音信号传输通道&#xff0c;它是呼叫中心中至关重要的一部分&#xff0c;负责将客户的语音信息传递给客服代表&#xff0c;以及将客服代表的语音信息传递给客户。在呼叫中心的运营中&#xf…...

3D点云:平面模型上提取凸(凹)多边形方法

目录 一、实现原理 二、实现代码 三、运行结果 一、实现原理 首先要在点云中提取出潜在平面,对原始点云数据进行滤波,根据提取出的平面模型系数从滤波后的点云进行投影,然后根据投影后的点云计算其对应的二维凹(凸)多边形。 二、实现代码 #in...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点

目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波&#xff1a;可以用来解决所提出的地质任务的波&#xff1b;干扰波&#xff1a;所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中&#xff0c;有效波和干扰波是相对的。例如&#xff0c;在反射波…...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes&#xff08;简称K8s&#xff09;中&#xff0c;Ingress是一个API对象&#xff0c;它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress&#xff0c;你可…...

Linux简单的操作

ls ls 查看当前目录 ll 查看详细内容 ls -a 查看所有的内容 ls --help 查看方法文档 pwd pwd 查看当前路径 cd cd 转路径 cd .. 转上一级路径 cd 名 转换路径 …...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

AI病理诊断七剑下天山,医疗未来触手可及

一、病理诊断困局&#xff1a;刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断"&#xff0c;医生需通过显微镜观察组织切片&#xff0c;在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示&#xff0c;基层医院误诊率达12%-15%&#xff0c;专家会诊…...

LangChain知识库管理后端接口:数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》

这段 Python 代码是一个完整的 知识库数据库操作模块&#xff0c;用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查&#xff08;CRUD&#xff09;操作。它基于 SQLAlchemy ORM 框架 和一个自定义的装饰器 with_session 实现数据库会话管理。 &#x1f4d8; 一、整体功能概述 该模块…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...

Razor编程中@Html的方法使用大全

文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...