Error loading "D:\python_pytorch_install\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\cusolver64_11.dll" or one of its dependencies.

时间: 2023-08-21 20:03:10 浏览: 183
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Python库 | siren_pytorch-0.1.6-py3-none-any.whl

这个问题可能是由于缺少某些依赖库或者环境变量设置不正确导致的。你可以尝试以下方法解决： 1. 确保你的系统环境变量中包含了CUDA的路径。你可以在系统环境变量中添加以下路径(假设你的CUDA安装在`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0`): ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\libx64 ``` 2. 重新安装PyTorch。确保你安装了与你的CUDA版本和Python版本相匹配的PyTorch版本。你可以参考PyTorch官网的安装指南进行安装。 3. 如果问题仍然存在，尝试卸载并重新安装Anaconda。在卸载之前，请确保备份好你的项目和数据。然后按照官方文档进行安装。
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RuntimeError: Could not export Python function call 'F'. Remove calls to Python functions before export. Did you forget to add @script or @script_method annotation? If this is a nn.ModuleList, add it to __constants__: E:\bolang\yolov7-coupling\utils\activations.py(65): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\common.py(112): fuseforward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(744): forward_once E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(707): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(934): trace_module E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(733): trace E:\bolang\yolov7-coupling\utils\torch_utils.py(363): __init__ E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(39): detect E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(196): <module>

错误信息中提到了一个名为'F'的 Python 函数调用，但没有添加 @script 或 @script_method 注释。如果这是一个 nn.ModuleList，请将其添加到 __constants__ 中。请检查您的代码中与这些部分相关的部分，并...

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 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速，因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本，并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本，你需要重新...

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.

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 lprnet.load_state_dict(torch.load(args.pretrained_model, map_location=torch.device('cpu'...

Error loading "D:\anaconda\envs\pytorch_python37\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops.dll" or one of its dependencies.

3. 检查是否存在其他依赖项缺失的问题。你可以尝试使用 Dependency Walker 等工具来分析 caffe2_detectron_ops.dll 的依赖项，并确保它们都已正确安装。 4. 如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试卸载并重新...

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 76, in <module> main() File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 49, in main for step, (x,y) in train_loader: File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 345, in __next__ data = self._next_data() File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 385, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 47, in fetch return self.collate_fn(data) File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in default_collate return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 55, in default_collate return torch.stack(batch, 0, out=out) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [8] at entry 0 and [0] at entry 1 进程已结束,退出代码1

这个错误提示显示您的数据集中有不同长度的张量，但是在一次批处理中，torch.stack()函数要求每个张量都具有相同的大小。因此，您需要检查数据集中的张量，确保它们具有相同的大小。您可以使用torch.utils.data....

Error loading "E:\Anaconda3\envs\pytorch310\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll

这个错误提示是在加载PyTorch的torch_python.dll文件时出现的。可能的原因是该文件不存在、损坏或者与其他依赖项不兼容。以下是一些可能的解决方法： 1. 确认你的PyTorch版本与你的Python版本和操作系统相匹配。 2. ...

Error loading "D:\anaconda\envs\pytorch-t\lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda_cpp.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常表示在加载torch_cuda_cpp.dll文件时出现问题，可能是由于文件缺失、损坏或者与其他依赖项不兼容导致的。你可以尝试以下几种解决方法： 1. 确保你的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。你可以在PyTorch...

Error loading "D:\software\ANACONDA\Lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll" or one of its dependencies.

根据提供的引用内容，出现错误加载 "D:\software\ANACONDA\Lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll" 或其依赖项的问题可能是由于缺少或损坏的库文件引起的。解决此问题的一种方法是通过Anaconda prompt打开...

Error loading "D:\Anaconda\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.

3. 尝试重新安装PyTorch和CUDA。 4. 如果你使用的是Anaconda或者Miniconda，可以尝试使用conda命令重新安装PyTorch和CUDA。 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试在PyTorch的官方论坛或者GitHub上寻求帮助，...

Error loading "D:\anaconda3\envs\pytorch_GPU\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

3. 确认你的依赖库是否正确安装，特别是 caffe2_detectron_ops_gpu.dll 的依赖库。 4. 尝试重新安装 PyTorch 和相关依赖库。 如果以上步骤无法解决问题，你可以尝试在 PyTorch 官方论坛或者 Github 上寻求帮助。

Error loading "C:\Anaconda\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll" or one of its dependencies.

3. 如果您已经安装了 PyTorch，但仍然遇到此错误，请尝试更新 PyTorch 到最新版本。您可以使用以下命令来更新 PyTorch： pip install --upgrade torch 4. 检查您的操作系统是否满足 PyTorch 的系统要求。...

Error loading "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\cusparse64_11.dll" or one of its dependencies.

这个错误通常是由于缺少 CUDA 或者 CUDA 版本不兼容导致...3. 尝试重新安装 PyTorch，确保使用的是与您的 CUDA 版本兼容的 PyTorch 版本。 4. 如果您使用的是 Anaconda 环境，可以尝试在新的环境中重新安装 PyTorch。

return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/hw/pop2/CNN/CNNmodel.py", line 33, in forward x = self.conv2(x) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 141, in forward input = module(input) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 446, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 443, in _conv_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: [enforce fail at CPUAllocator.cpp:68] . DefaultCPUAllocator: can't allocate memory: you tried to allocate 21469593600 bytes. Error code 12 (Cannot allocate memory)

这个错误是由于无法分配...可以使用 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction() 函数来设置每个进程使用的 GPU 显存比例，以确保不会超出可用显存。 总之，你需要减少内存需求或增加可用内存来解决这个问题。

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3369, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-7-079848560b19>", line 2, in <cell line: 2> import torch.nn as nn File "D:\Pycharm\PyCharm Community Edition 2022.1.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 124, in <module> raise err OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll" or one of its dependencies.

这个错误是由于找不到 c10_cuda.dll 文件导致的，这是 Torch 库的一部分。可能是因为您的环境中缺少了相关的 CUDA 支持文件。 为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法： 1. 确保您已经正确安装了 CUDA，并且 ...

D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。