Traceback (most recent call last): File "/Users/huangwenbo/PycharmProjects/pythonProject8/test/test_05_15.py", line 3, in <module> from lxml import etree ImportError: dlopen(/Users/huangwenbo/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/lxml/etree.cpython-39-darwin.so, 0x0002): symbol not found in flat namespace '_exsltDateXpathCtxtRegister'
时间: 2023-06-28 21:09:03 浏览: 222
这个错误是因为导入lxml库时出现了问题。可能是由于库的版本问题或者安装不完整导致的。可以尝试重新安装lxml库或者升级到最新版本。这里提供一些可能有用的解决方法:
1. 使用pip重新安装lxml库:
```
pip uninstall lxml
pip install lxml
```
2. 如果是在MacOS上运行Python程序,可以使用brew命令重新安装libxml2和libxslt库:
```
brew install libxml2
brew install libxslt
```
然后重新安装lxml库:
```
pip uninstall lxml
STATIC_DEPS=true pip install lxml
```
3. 升级lxml库到最新版本:
```
pip install --upgrade lxml
```
希望这些解决方法能够帮助你解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "/Users/xiaotang/PycharmProjects/untitled2/SHIYOU.py", line 5, in <module> from networkx.tests.test_all_random_functions import np File "/Users/xiaotang/PycharmProjects/untitled2/venv/lib/python3.8/site-packages/networkx/tests/test_all_random_functions.py", line 1, in <module> import pytest ModuleNotFoundError: No module named 'pytest'
这个错误提示是因为你的代码中缺少了 pytest 模块。你可以通过在命令行中输入以下命令来安装 pytest:
```
pip install pytest
```
如果你正在使用 PyCharm,你也可以在项目的虚拟环境中安装 pytest。步骤如下:
1. 打开 PyCharm,进入项目。
2. 点击菜单栏中的 File -> Settings。
3. 在左侧面板中选择 Project: your_project_name -> Python Interpreter。
4. 在右侧面板中选择 Packages 选项卡。
5. 在搜索框中输入 pytest。
6. 点击加号图标安装 pytest。
安装完成后,你应该可以成功运行代码了。
E:\Anaconda\envs\pytorch\python.exe C:/Users/15492/PycharmProjects/pythonProject2/test-2.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\15492\PycharmProjects\pythonProject2\test-2.py", line 41, in <module> batch_x, batch_y = get_batch_data(batch_size) File "C:\Users\15492\PycharmProjects\pythonProject2\test-2.py", line 19, in get_batch_data batch_x = torch.random(batch_size) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示说明你调用了 torch.random,但是 torch 模块中并没有名为 random 的函数或方法。你可能是想使用 torch.randn 函数来生成随机数,可以把调用 torch.random 改为 torch.randn:
``` python
batch_x = torch.randn(batch_size, input_size)
```
这样就可以生成一个大小为 batch_size x input_size 的随机张量。
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