安装transforms3d的时候出现error: externally-managed-environment

在安装`transforms3d`库时遇到`error: externally-managed-environment`这个错误信息，通常意味着你可能在虚拟环境中进行安装，但是这个库没有被正确地识别为应该在当前虚拟环境中安装。这可能是因为虚拟环境没有被正确激活，或者安装命令没有在虚拟环境的上下文中执行。

为了正确安装`transforms3d`，你可以尝试以下步骤：

1. 激活你的虚拟环境。如果你使用的是`virtualenv`或`conda`，确保你使用了正确的命令来激活你的环境。例如，在`virtualenv`中，你可能需要运行`source /path/to/venv/bin/activate`，而在`conda`中，你可以使用`conda activate your_env_name`。

2. 确保你当前的工作目录是正确的。在虚拟环境中，你应该在项目的工作目录下进行安装。

3. 如果你在虚拟环境中，但仍然遇到这个问题，尝试重新创建虚拟环境，并确保在创建时包含了所有的依赖。

4. 你可以使用pip的`--no-warn-script-location`选项来避免这个警告。尝试运行以下命令：

   pip install --no-warn-script-location transforms3d

或者如果你使用的是`pip3`：

   pip3 install

相关问题

transform-style: preserve-3d;

The CSS property "transform-style: preserve-3d;" is used to indicate that an element should preserve its 3D transformations even if its child elements are transformed in a different way. This property is used in conjunction with CSS 3D transforms, which allow elements to be transformed in three dimensions (X, Y, and Z).

When you apply the "preserve-3d" value to an element, it creates a new 3D coordinate system for that element and all of its children. This means that any 3D transformations applied to the child elements will be relative to the parent element's 3D coordinate system.

Without the "preserve-3d" value, child elements would be transformed in a 2D plane, relative to their parent element's 2D coordinate system. This can cause unexpected results when you're trying to create more complex 3D scenes.

Overall, the "transform-style: preserve-3d;" property is a crucial part of creating advanced 3D UIs and animations in CSS.

解释代码 dataset: ref: nas.dataset common: train_portion: 1.0 train: batch_size: 96 shuffle: True transforms: - type: RandomCrop size: 32 padding: 4 - type: RandomHorizontalFlip - type: ToTensor - type: Normalize mean: - 0.49139968 - 0.48215827 - 0.44653124 std: - 0.24703233 - 0.24348505 - 0.26158768 - type: Cutout length: 8 # pipeline scale this number to 8*20/10 val: batch_size: 96 shuffle: False

这段代码是一个 YAML 配置文件，用于设置神经网络模型的数据集参数。下面是对其中的几个配置项的解释：

- `ref`: 数据集的引用，这里使用的是 nas.dataset。
- `common`: 公共的数据集参数，这里设置了训练数据集的比例为 100%。
- `train`: 训练数据集的参数，包括批量大小、是否打乱数据、数据增强的方式等。
- `batch_size`: 批量大小。
- `shuffle`: 是否打乱数据集。
- `transforms`: 数据增强的方式，包括随机裁剪、水平翻转、归一化和遮蔽等。
- `RandomCrop`: 随机裁剪数据。
- `RandomHorizontalFlip`: 随机水平翻转数据。
- `ToTensor`: 将数据转换为张量。
- `Normalize`: 对数据进行标准化处理。
- `Cutout`: 对数据进行遮蔽处理。
- `val`: 验证数据集的参数，与训练数据集相似，但不进行数据增强处理。

这些参数的设置会影响神经网络模型的数据集准备和训练效果。