Inhaltsverzeichnis
一、RuntimeError: Modul wurde mit API-Version 0xc kompiliert, aber diese Version von Numpy ist 0xb
二、AttributeError: Modul „Tensorflow“ hat kein Attribut „Flags“
3. Bitte aktualisieren Sie Conda durch Ausführen
一、RuntimeError: Modul wurde mit API-Version 0xc kompiliert, aber diese Version von Numpy ist 0xb
Problem: Import Torch meldet einen Fehler: RuntimeError: Modul wurde mit API-Version 0xc kompiliert, aber diese Version von Numpy ist 0xb
Grund: Dies ist ein Problem, da die Numpy- Version nicht mit der Python-Version übereinstimmt
lösen:
- Deinstallieren Sie die Originalversion von Numpy
- Laden Sie die passende Numpy-Version herunter. Suchen Sie die entsprechende Numpy-Version
unter https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ und laden Sie sie lokal herunter - Installieren
二、AttributeError: Modul „Tensorflow“ hat kein Attribut „Flags“
Problem: In meinem Code wird der Fehler durch den Befehl FLAGS = tf.flags.FLAGS verursacht. Der Hauptgrund ist, dass der Tensorflow, den ich heruntergeladen habe, die neueste Version 2.1 ist und ich Tensorflow auf Version 1.9 ändern kann.
lösen:
(2) Die zweite Methode besteht darin, in der offiziellen Online-Dokumentation von Tensorflow nach tf.flags zu suchen. In der folgenden Abbildung können Sie sehen, dass das Flags-Modul nach compat.v1 verschoben wurde. Der ursprüngliche Befehl wurde in FLAGS = geändert tf.compat.v1.flags.FLAGS Das ist es.
3. Bitte aktualisieren Sie Conda durch Ausführen
Problem: Bei der Installation der Numpy-Drittanbieter-Bibliothek habe ich nach der Eingabe eine Eingabeaufforderung gefunden: Es gibt die neueste Conda-Version zum Herunterladen
conda update -n base -c defaults condaDann habe ich den Befehl zum Aktualisieren von Conda ausgeführt, aber es wurde ein Fehler gemeldet: EnvironmentNotWritableError: Der aktuelle Benutzer verfügt nicht über Schreibberechtigungen für die Zielumgebung.
Grund: Conda ist ohne Schreibberechtigung auf der Festplatte C der virtuellen Maschine installiert.
Lösung: Öffnen Sie Pycharm nach dem Beenden von Pycharm erneut als Administrator und geben Sie den Befehl erneut ein, um Conda zu aktualisieren.
Es wurde festgestellt, dass das Update erfolgreich war.
Um nach alternativen Kanälen zu suchen, die möglicherweise das gesuchte Conda-Paket anbieten, navigieren Sie zu
Problem: Bei der Installation eines Python-Pakets (nicht speziell für ein bestimmtes Paket, passiert dies manchmal bei verschiedenen Paketen). Der aktuelle Kanal ist nicht verfügbar und es wird ein Fehler gemeldet.
Grund: Tatsächlich ist es sehr einfach. Es sagt Ihnen, dass in der Standard-Download-Kanalliste dieses Befehls kein geeignetes Installationspaket gefunden werden kann. Es wird empfohlen, dass Sie auf der offiziellen Website von Anaconda nach einem passenden Installationspaket suchen und es herunterladen selbst.
lösen:
(1) Sie müssen zu https://anaconda.org gehen, in der Suchleiste oben nach anderen Kanälen suchen, auf denen Sie dieses Paket installieren möchten, und unten zeigen, wie Sie andere Kanäle von igraph finden.
Geben Sie zuerst die obige URL ein. Sie können die Suchleiste oben sehen. Suchen Sie nach Numpy. Alle Pakete mit dem Feld „Numpy“ im Paketnamen werden angezeigt:
(2) Führen Sie dann einen beliebigen Befehl aus, der auf der Seite unter dem Pfad bereitgestellt wird, der Ihrem Befehlszeilenfenster oder Anaconda-Eingabeaufforderungsfenster entspricht.
(3)
五、RuntimeError: Es wird versucht, ein Objekt auf einem CUDA-Gerät zu deserialisieren, aber Torch.cuda.is_available() ist falsch
Fehler:
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.
Lösung: Fügen Sie beim Laden des Modells map_location='cpu' hinzu