Traceback (most recent call last): File "E:\FJSP_algorithm-master\工序调度甘特图.py", line 87, in <module> scheduling(orda) File "E:\FJSP_algorithm-master\工序调度甘特图.py", line 29, in scheduling dacopy[i][5] = int(orda[i][5] - orda[0][2])#以时间第一个工件开始加工时间为

时间: 2023-11-28 15:50:32 浏览: 69
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Mac下anaconda中Spyder打开报错Traceback(most recent call last)…问题

star5星 · 资源好评率100%
这段代码中出现了一个错误，可能是因为 orda[i][5] 或 orda[0][2] 的类型不是整数，无法进行减法运算。可以尝试使用 int() 函数将其转换为整数类型，例如： ``` dacopy[i][5] = int(orda[i][5]) - int(orda[0][2]) ``` 如果问题仍然存在，可以检查一下数据的类型和数值是否正确。
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PS E:\CNN_Gesture-master> python 录制手势.py Traceback (most recent call last): File "E:\CNN_Gesture-master\录制手势.py", line 4, in <module> from training import Training File "E:\CNN_Gesture-master\training.py", line 6, in <module> from keras.utils import np_utils ImportError: cannot import name 'np_utils' from 'keras.utils' (D:\PYTHON\ANAC\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py) PS E:\CNN_Gesture-master>

这个错误与之前提到的错误类似，也是由于Keras版本不兼容导致的。np_utils模块已经从Keras中移除。 你可以尝试使用以下替代方法： python from keras.utils import to_categorical # 使用to_categorical进行...

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/detect_rec_plate.py", line 9, in <module> from models.experimental import attempt_load File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\models\experimental.py", line 7, in <module>

这个错误提示不够完整，无法判断具体原因。但是根据错误提示的第9行和第7行可以判断，这段代码引用了自定义的模块，并且该自定义模块依赖于其他模块或库。可能是你没有正确安装或配置这些依赖项导致的错误。...

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\text_renderer-master\train.py", line 8, in <module> from model import ResModel File "D:\Program Files\text_renderer-master\model.py", line 3, in <module> from .modules import ResNet_FeatureExtractor, VGG_FeatureExtractor, BidirectionalLSTM ImportError: attempted relative import with no known parent package’

例如，如果 model.py 文件和 modules.py 文件位于不同的包中，您可以使用类似于 from package_name.modules import ResNet_FeatureExtractor 的导入语句。 3. 将模块添加到PYTHONPATH：将模块所在的目录添加...

D:\python\python.exe D:\code\Production_Practice_GAN-main\Production_Practice_GAN-main\main.py Traceback (most recent call last): File "D:\code\Production_Practice_GAN-main\Production_Practice_GAN-main\main.py", line 1, in <module> from AnimeGAN import AnimeGAN File "D:\code\Production_Practice_GAN-main\Production_Practice_GAN-main\AnimeGAN.py", line 1, in <module> from ops import * File "D:\code\Production_Practice_GAN-main\Production_Practice_GAN-main\ops.py", line 2, in <module> import tensorflow.contrib as tf_contrib ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误信息显示你的代码在导入 tensorflow.contrib 模块时出现了问题，可能是因为你的 TensorFlow 版本太新或太旧。在 TensorFlow 2.0 中，已经删除了 tensorflow.contrib 模块，如果你的代码是基于 TensorFlow 1....

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 10, in lprnet_plate_recognition model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'这段报错是什么意思

这报错意味着你的代码中使用了一个名为"model"的对象，但它是一个有序字典（OrderedDict）类型的对象，该类型没有名为"eval"的属性。这通常表示你的模型没有被正确加载或初始化。你需要检查你的代码，确保正确加载了...

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 107, in train lprnet.load_state_dict(torch.load(args.pretrained_model)) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' 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.

这个错误是因为你在尝试从一个CUDA设备上加载模型，但是当前的机器上没有GPU。你需要使用torch.load函数时传入map_location=torch.device('cpu')的参数来将模型加载到CPU上。 例如： python ...

Traceback (most recent call last): File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\utils\general.py", line 117, in check_requirements pkg.require(r) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 886, in require needed = self.resolve(parse_requirements(requirements)) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 772, in resolve raise DistributionNotFound(req, requirers) pkg_resources.DistributionNotFound: The 'onnx>=1.8.1' distribution was not found and is required by the application During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/detect.py", line 196, in <module> check_requirements(exclude=('tensorboard', 'pycocotools', 'thop')) File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\utils\general.py", line 121, in check_requirements print(subprocess.check_output(f"pip install '{r}'", shell=True).decode()) File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 415, in check_output return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True, File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 516, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command 'pip install 'onnx>=1.8.1'' returned non-zero exit status 105.

这个错误提示是说在运行程序之前需要安装 onnx 版本号大于等于 1.8.1 的依赖，但你的电脑上没有找到符合要求的 onnx 包。可以尝试使用以下命令安装 onnx： pip install onnx>=1.8.1 如果还是无法解决问题...

Script file 'D:\Anaconda\Scripts\pip-script.py' is not present. Traceback (most recent call last): File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\utils\general.py", line 117, in check_requirements pkg.require(r) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 886, in require needed = self.resolve(parse_requirements(requirements)) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 772, in resolve raise DistributionNotFound(req, requirers) pkg_resources.DistributionNotFound: The 'onnx>=1.8.1' distribution was not found and is required by the application During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/detect.py", line 196, in <module> check_requirements(exclude=('tensorboard', 'pycocotools', 'thop')) File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\utils\general.py", line 121, in check_requirements print(subprocess.check_output(f"pip install '{r}'", shell=True).decode()) File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 415, in check_output return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True, File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 516, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command 'pip install 'onnx>=1.8.1'' returned non-zero exit status 105.

看起来你在运行代码时缺少了 onnx 库。根据错误信息显示，你需要安装 onnx>=1.8.1 才能成功运行代码。你可以尝试在命令行中运行以下命令来安装 onnx 库： pip install onnx>=1.8.1 ...

Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\face_verify.py", line 40, in <module> targets, names = load_facebank(conf) File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\utils.py", line 70, in load_facebank embeddings = torch.load(conf.facebank_path/'facebank.pth') File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 795, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1002, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

这个错误通常是由于尝试反序列化一个被破坏或篡改的 pickle 对象导致的。这可能是因为 pickle 对象已经被篡改，或者是因为它是在不同版本的 Python 中创建的，导致了不兼容的 pickle 协议版本。...

Traceback (most recent call last): File "E:/alpha-zero-master/alpha-zero-master/train/train.py", line 178, in <module> training_pipeline = TrainPipeline() File "E:/alpha-zero-master/alpha-zero-master/train/train.py", line 39, in __init__ self.mcts_player = MCTSPlayer(self.policy_value_net.policy_value_fn, AttributeError: 'TrainPipeline' object has no attribute 'policy_value_net'

根据你提供的代码，问题出现在 TrainPipeline 类的构造函数中的第39行。... ...请检查代码并确认是否存在这个属性，并且它已经正确地初始化。如果你需要进一步的帮助，请提供更多与 TrainPipeline 类相关的代码细节。

Traceback (most recent call last): File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\main.py", line 203, in <module> main(config) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\main.py", line 67, in main model.fit(train_loader) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\DBN.py", line 190, in fit model_mse, model_pl = model.fit(input_data_loader) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 240, in fit _, _, _, _, visible_states = self.gibbs_sampling( File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 123, in gibbs_sampling pos_hidden_probs, pos_hidden_states = self.sample_hidden(v) File "D:\sci\code66\dbn-based-nids-master\models\RBM.py", line 86, in sample_hidden activations = F.linear(v, self.W.t(), self.hb) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument m at1 in method wrapper_addmm)

这个错误提示是因为有张量（tensor）在CPU和GPU上，而PyTorch不允许这样的操作。您需要将所有张量都放在同一个设备上。您可以使用以下方法将所有张量都放在GPU上： python import torch device = torch.device...

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 25, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 16, in _main t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 8, in read_img return tf.image.decode_image(tf.read_file(path)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'read_file'

这个错误提示是说在你的代码中使用了 tensorflow 模块中不存在的 read_file 属性。 在 tensorflow 2.0 版本之后，read_file 方法已经被移动到了 tf.io 模块中，所以你需要将代码中的 tf.read_file 替换...

Traceback (most recent call last): File "PyQt5-YOLOv5-master/yolo_win.py", line 9, in <module> import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

这个错误提示意味着你的程序缺少了 numpy 模块。numpy 是一个常用的 Python 库，用于处理数值计算。 你需要通过 pip 命令安装 numpy 模块。在终端中运行以下命令： pip install numpy ...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 18, in <module> from bert_base.bert import optimization File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 84, in <module> class AdamWeightDecayOptimizer(tf.train.Optimizer): AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.train' has no attribute 'Optimizer'

具体来说，在您的 bert_base\bert\optimization.py 文件中，将以下行： python class AdamWeightDecayOptimizer(tf.train.Optimizer): 替换为： python class AdamWeightDecayOptimizer(tf.keras....

怎么解决Traceback (most recent call last): File "D:\AI\yolo\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\main.py", line 113, in <module> run() File "D:\AI\yolo\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\main.py", line 36, in run model = attempt_load(pt_path, device=device, inplace=True, fuse=True) File "D:\AI\yolo\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\Yolov5_FPS_AICheatPrinciple-main\models\experimental.py", line 79, in attempt_load ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location='cpu') # load File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 771, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 270, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 251, in __init__ super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'valorant-bot.pt'

这是一个Python程序的报错信息，具体表示程序在运行的时候出现了一个异常，并且停止了执行。 错误的原因可能是： - 模型文件下载失败或者不存在 - 设备（GPU/CPU）映射出错 - PyTorch模型加载失败 ...

Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 35, in <module> df['BaseDateTime'] = time.struct_time(df['BaseDateTime'], format1) TypeError: time.struct_time() takes a dict as second arg, if any

这个错误是因为 time.struct_time() 函数需要接收一个字典作为第二个参数，而你传递了一个 DataFrame。你需要将 DataFrame 转换为字典，然后传递给 time.struct_time() 函数。你可以使用 DataFrame 的 to_dict() ...

请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' 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.

这个报错是因为您正在尝试在 CUDA 设备上反序列化对象，但是您的机器上没有安装 CUDA 或者没有正确配置 CUDA。您可以尝试使用 torch.load 并传递 map_location=torch.device('cpu') 参数来将模型加载到 CPU 上...

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