import utils from utils import get_module_version

时间: 2023-07-30 09:09:03 浏览: 81
这段代码有一些问题,应该改成: ``` from utils import get_module_version version = get_module_version() ``` 第一行应该是 `from` 而不是 `import`,因为 `utils` 是一个模块名,不是一个文件名。另外,如果你想使用 `get_module_version()` 函数,需要将它从 `utils` 模块中导入。最后一行代码则是调用该函数并将结果赋值给 `version` 变量。
相关问题

from utils import get_module_version log = utils.setup_logging(__name__)

这段代码的作用是什么?能否解释一下其中的函数和变量? ```python from utils import get_module_version log = utils.setup_logging(__name__) ``` 其中, `get_module_version` 是从 `utils` 模块中导入的一个函数,用于获取模块的版本信息。 `log` 是一个日志记录器,使用 `utils` 模块中的 `setup_logging` 函数进行设置。这个函数会返回一个日志记录器对象,我们可以通过这个对象来记录日志信息。 在这里,`__name__` 代表当前模块的名称,也就是说,`log` 日志记录器将记录当前模块中的日志信息。 总体来说,这段代码的作用是设置日志记录器,并导入一个用于获取模块版本信息的函数。这样,在代码中就可以方便地记录日志信息,并获取模块版本信息。

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[40], line 5 3 import builtins as build 4 from IPython import utils ----> 5 from utils import get_module_version 6 log = utils.setup_logging(__name__) ModuleNotFoundError: No module named 'utils'

这个错误提示表明你的代码中调用了一个名为 'utils' 的模块,但是 Python 解释器无法找到这个模块。可能有以下几个原因: 1. 模块没有安装:如果你使用的是第三方模块,那么需要先使用 pip 或其他包管理工具安装该模块。 2. 模块路径问题:如果你自己编写了该模块,那么可能是模块的文件路径没有正确设置。你可以检查一下模块文件所在的文件夹是否已经添加到了系统环境变量中。 3. 模块名称错误:如果你的模块名称不是 'utils',那么需要修改调用代码中的模块名称。 希望这些信息能够帮助你解决问题。

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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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