ModuleNotFoundError: No module named 'ComfyUI-SVD.comfyui_svd'
时间: 2024-03-20 21:38:08 浏览: 18
ModuleNotFoundError是Python中的一个错误,表示找不到指定的模块。在你提供的错误信息中,出现了"No module named 'ComfyUI-SVD.comfyui_svd'",这意味着Python无法找到名为'ComfyUI-SVD.comfyui_svd'的模块。
可能的原因是:
1. 你没有正确安装名为'ComfyUI-SVD'的模块。请确保你已经使用正确的方式安装了该模块,可以使用pip命令来安装,例如:pip install ComfyUI-SVD。
2. 模块名称拼写错误。请检查模块名称是否拼写正确,大小写是否匹配。
3. 模块不在Python解释器的搜索路径中。请确保模块所在的路径已经添加到Python解释器的搜索路径中。
如果你确定已经正确安装了该模块,并且模块名称拼写正确,但仍然出现这个错误,可能需要进一步检查你的环境配置和代码逻辑。
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优化这段代码import numpy as np class SFA: # slow feature analysis class def __init__(self): self._Z = [] self._B = [] self._eigenVector = [] def getB(self, data): self._B = np.matrix(data.T.dot(data)) / (data.shape[0] - 1) def getZ(self, data): derivativeData = self.makeDiff(data) self._Z = np.matrix(derivativeData.T.dot(derivativeData)) / (derivativeData.shape[0] - 1) def makeDiff(self, data): diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1]))) for i in range(data.shape[1] - 1): diffData[:, i] = data[:, i] - data[:, i + 1] diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0] return np.mat(diffData) def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1): if conponents == -1: conponents = data.shape[0] self.getB(data) U, s, V = np.linalg.svd(self._B) count = len(s) for i in range(len(s)): if s[i] ** (0.5) < threshold: count = i break s = s[0:count] s = s ** 0.5 S = (np.mat(np.diag(s))).I U = U[:, 0:count] whiten = S * U.T Z = (whiten * data.T).T self.getZ(Z) PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z) self._eigenVector = P * whiten self._eigenVector = self._eigenVector[-1 * conponents:, :] return data.dot(self._eigenVector.T) def transfer(self, data): return data.dot(self._eigenVector.T)
这段代码可以进一步优化,具体如下:
1. 使用numpy的matmul函数代替dot函数,matmul函数可以更高效地进行矩阵乘法运算。
2. 将常数值的计算提前,避免在循环中重复计算,提高效率。
3. 使用numpy的einsum函数代替循环,einsum函数可以更高效地进行矩阵计算。
4. 使用Python中的列表推导式代替for循环,可以提高代码的简洁性和效率。
优化后的代码如下:
```python
import numpy as np
class SFA:
def __init__(self):
self._Z = []
self._B = []
self._eigenVector = []
def getB(self, data):
self._B = np.matmul(data.T, data) / (data.shape[0] - 1)
def getZ(self, data):
derivativeData = self.makeDiff(data)
self._Z = np.matmul(derivativeData.T, derivativeData) / (derivativeData.shape[0] - 1)
def makeDiff(self, data):
diffData = np.mat(np.zeros((data.shape[0], data.shape[1])))
diffData[:, :-1] = data[:, :-1] - data[:, 1:]
diffData[:, -1] = data[:, -1] - data[:, 0]
return np.mat(diffData)
def fit_transform(self, data, threshold=1e-7, conponents=-1):
if conponents == -1:
conponents = data.shape[0]
self.getB(data)
U, s, V = np.linalg.svd(self._B)
count = np.argmin(s ** 0.5 < threshold)
s = np.sqrt(s[:count])
S = np.linalg.inv(np.diag(s))
whiten = np.matmul(S, U[:, :count].T)
Z = np.matmul(whiten, data.T).T
self.getZ(Z)
PT, O, P = np.linalg.svd(self._Z)
self._eigenVector = np.matmul(P[-conponents:, :], whiten)
return np.matmul(data, self._eigenVector.T)
def transfer(self, data):
return np.matmul(data, self._eigenVector.T)
```
通过以上优化,可以提高代码的效率和简洁性。
self.sim_svd = [] print("Calculating the sim_svd...") tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: if word[0] in self.vocab and word[1] in self.vocab: idx0 = self.vocab.index(word[0]) idx1 = self.vocab.index(word[1]) vector0 = self.result[idx0] vector1 = self.result[idx1] norm0 = np.linalg.norm(vector0) norm1 = np.linalg.norm(vector1) frac0 = np.dot(vector0, vector1) frac1 = norm0 * norm1 if frac1 != 0: sim = np.around(frac0 / frac1, 1) else: sim = 0 self.sim_svd.append(sim) else: self.sim_svd.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_svd) f = open('sim_svd', 'wb') pickle.dump(self.sim_svd, f) f.close()
这段代码看起来是在计算两个词语在词向量空间中的相似度,并将结果保存到了一个文件中。具体来说,代码首先创建了一个空的列表 self.sim_svd,然后通过遍历词向量列表 self.word_vector,计算每个词语与其他词语的相似度,并将结果添加到 self.sim_svd 中。计算相似度的公式使用的是余弦相似度,即两个向量的点积除以它们的模长之积。如果两个词语都在词汇表 self.vocab 中,就可以通过它们在词汇表中的索引找到它们在词向量矩阵 self.result 中对应的向量,并计算它们的点积和模长,从而得到它们的相似度;如果两个词语中有任何一个不在词汇表中,则将它们的相似度设为 0。最后,代码将计算得到的相似度列表 self.sim_svd 保存到一个名为 'sim_svd' 的二进制文件中,使用 pickle.dump() 函数实现。