cannot import name 'logger' from 'joblib'

时间: 2023-10-29 16:04:46 浏览: 199
This error message usually appears when you try to import the logger module from the joblib package, but the logger module is not available in joblib. The logger module is actually part of the Python standard library and can be imported directly using the following code: ``` import logging ``` If you need to use the logger module in your joblib code, you can import it as follows: ``` from logging import getLogger ``` This will import the getLogger function from the logging module, which you can then use to create a logger object in your code.
相关问题

cannot import name 'logger' from 'joblib' (unknown location)

This error occurs when the imported module 'joblib' doesn't have a function or class named 'logger'. You can try the following steps to resolve the error: 1. Check if the module 'joblib' is correctly installed in your environment. You can install it using pip or conda, depending on your environment. 2. Check if you are importing the correct module. Sometimes, a typo in the module name can cause the error. 3. Check the joblib documentation to see if the 'logger' function or class is supported by the module. If not, you may need to find an alternative solution to your problem. 4. If you are still unable to resolve the issue, consider seeking help from the joblib community or posting a question on a relevant forum or Stack Overflow.

ImportError: cannot import name 'Logger' from 'logger'

这个错误通常意味着你的代码中引用了一个名为 'Logger' 的类或函数,但是无法从 'logger' 模块中找到该名称。可能有几个原因导致这个错误: 1. 模块名称大小写错误:Python 是大小写敏感的,所以确保你的代码中模块名称的大小写与实际模块的名称一致。 2. 模块未安装或不可用:确保你已经正确安装了所需的模块,并且它在你的环境中是可用的。你可以使用 `pip` 命令来安装模块,例如:`pip install logger`。 3. 文件名冲突:如果你的代码目录中存在名为 `logger.py` 的文件,它可能会与你尝试导入的模块产生冲突。在这种情况下,将文件名更改为其他名称可能会解决问题。 请检查以上问题,并确保正确导入了名为 'Logger' 的类或函数。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我可以更好地帮助你解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

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