Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "2" (found /home/miniconda3/bin/python3.8)

时间: 2024-03-08 22:46:05 浏览: 194
这个错误通常是由于 CMake 找到了不兼容的 Python 版本导致的。您需要确保安装了至少 Python 2 版本,并将其添加到您的系统路径中。 如果您已经安装了正确版本的 Python,但仍然遇到此错误,则可能是由于 CMake 的默认搜索路径不包含您的 Python 安装路径。在这种情况下,您可以手动指定 Python 的路径。您可以使用以下命令: ``` cmake -DPYTHON_EXECUTABLE=/path/to/python .. ``` 请将 `/path/to/python` 替换为您 Python 解释器的实际路径。然后重新运行 CMake,构建您的项目即可。
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Could NOT find PythonInterp:Found unsuitable version "2.7.17", but required is at least "3" (found /usr/bin/python2)

这个错误提示表明你需要安装 Python3 或者将系统中默认的 Python 版本切换为 Python3。 你可以通过以下命令安装 Python3: - Debian/Ubuntu:sudo apt-get install python3 - CentOS/Fedora:sudo yum install python3 如果你已经安装了 Python3,但是系统默认使用的是 Python2,可以通过以下命令将默认 Python 版本切换为 Python3: - Debian/Ubuntu:sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 1 - CentOS/Fedora:sudo alternatives --set python /usr/bin/python3 如果你使用的是其他操作系统,可以参考对应操作系统的文档进行操作。

Could NOT find TBB: Found unsuitable version ".", but required is at least "4.4" (found /usr/include, found components: tbb tbbmalloc) -- Could NOT find MKL (missing: MKL_INCLUDE_DIR MKL_LIBRARIES)

这似乎是你在编译某个程序时遇到的错误。这个错误消息显示你缺少了 TBB 和 MKL 库,而且你当前安装的 TBB 版本不够新。你需要下载并安装 TBB 4.4 或更高版本,以及 MKL 库。如果你使用的是 Linux 操作系统,可以使用包管理器安装这些库,例如在 Ubuntu 中,你可以使用以下命令安装它们: ``` sudo apt-get install libtbb-dev intel-mkl-64bit-<version> ``` 其中 `<version>` 是你要安装的 MKL 库的版本号。如果你使用的是其他操作系统,请查看相应的文档以了解如何安装这些库。

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Traceback (most recent call last): File "/usr/local/python3/bin/pyinstaller", line 8, in <module> sys.exit(_console_script_run()) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 194, in _console_script_run run() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 180, in run run_build(pyi_config, spec_file, **vars(args)) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 61, in run_build PyInstaller.building.build_main.main(pyi_config, spec_file, **kwargs) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 1019, in main build(specfile, distpath, workpath, clean_build) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 944, in build exec(code, spec_namespace) File "/root/test/2.spec", line 20, in <module> noarchive=False, File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 429, in __init__ self.__postinit__() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/datastruct.py", line 184, in __postinit__ self.assemble() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 764, in assemble self._check_python_library(self.binaries) File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 834, in _check_python_library python_lib = bindepend.get_python_library_path() File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/depend/bindepend.py", line 1018, in get_python_library_path raise IOError(msg) OSError: Python library not found: libpython3.7mu.so.1.0, libpython3.7.so, libpython3.7m.so.1.0, libpython3.7m.so, libpython3.7.so.1.0 This means your Python installation does not come with proper shared library files. This usually happens due to missing development package, or unsuitable build parameters of the Python installation. * On Debian/Ubuntu, you need to install Python development packages: * apt-get install python3-dev * apt-get install python-dev * If you are building Python by yourself, rebuild with --enable-shared (or, --enable-framework on macOS).

Please revise the paper:Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.

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