from . import __version__ # noqa: F401 # for backward compatibility ImportError: attempted relative import with no known parent package

时间: 2024-04-13 11:23:53 浏览: 46
这个错误通常是由于相对导入没有找到父包而引起的。在Python中,相对导入是指从当前模块开始,根据模块的相对位置来导入其他模块。 在你提供的代码中,`from . import __version__` 这行代码尝试进行相对导入,但是没有找到父包。这可能是因为你的代码不在一个包中,或者没有正确设置包的结构。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保你的代码位于一个包中。一个包是一个包含`__init__.py`文件的目录。如果你的代码不在一个包中,你需要将它放入一个包中,并确保包的结构正确。 2. 确保你的包已经正确安装。你可以使用`pip`命令来安装你的包,例如`pip install your_package_name`。 3. 确保你的包中的`__init__.py`文件存在,并且包含了正确的代码。这个文件是包的入口点,它可以为空文件,但必须存在。 4. 确保你的相对导入语句使用了正确的语法。在Python中,相对导入使用`.`表示当前模块,`..`表示上一级模块,以此类推。确保你使用了正确的相对路径来导入模块。 如果你仍然遇到问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题

from tensorboard.compat import noqa # noqa: F401 ImportError: cannot import name 'notf' from 'tensorboard.compat' (D:\an\lib\site-packages\tensorboard\compat\__init__.py)

这个错误通常表示您的TensorBoard版本不兼容当前的代码。具体来说,您的代码中使用了 `tensorboard.compat` 模块中的 `notf` 名称,但是该名称在当前版本的TensorBoard中已经被删除或更改了。 解决此问题的最好方法是更新您的TensorBoard版本,确保您正在使用与代码兼容的版本。您可以使用以下命令来更新TensorBoard: ``` pip install --upgrade tensorboard ``` 如果您的代码中有其他TensorBoard依赖项,也可以更新它们。如果更新TensorBoard不可行,您可以尝试使用旧版本的TensorBoard,或者在代码中使用兼容的名称。具体来说,您可以查找可替换 `notf` 的名称,或者尝试在代码中手动定义 `notf`。

File "D:\Anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\seaborn\__init__.py", line 2, in <module> from .rcmod import * # noqa: F401,F403

这是一个Python代码中的导入语句,它用于导入seaborn库中的rcmod模块。在这个导入语句中,使用了相对导入的方式,即从当前包中导入模块。"*"表示导入rcmod模块中的所有内容。 这个导入语句可能会出现在你的代码中,当你想要使用seaborn库中的rcmod模块时,可以使用这个导入语句来导入相应的功能。

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C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\Scripts\python.exe C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py", line 3, in <module> import pandas as pd File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 4, in <module> from pandas.util.version import Version File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\util\__init__.py", line 2, in <module> from pandas.util._decorators import ( # noqa:F401 File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 14, in <module> from pandas._libs.properties import cache_readonly File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\_libs\__init__.py", line 13, in <module> from pandas._libs.interval import Interval File "pandas\_libs\interval.pyx", line 1, in init pandas._libs.interval File "pandas\_libs\hashtable.pyx", line 1, in init pandas._libs.hashtable File "pandas\_libs\missing.pyx", line 1, in init pandas._libs.missing File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\__init__.py", line 39, in <module> from pandas._libs.tslibs.conversion import localize_pydatetime File "pandas\_libs\tslibs\conversion.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.conversion File "pandas\_libs\tslibs\offsets.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.offsets File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.timestamps File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.timedeltas File "pandas\_libs\tslibs\timezones.pyx", line 24, in init pandas._libs.tslibs.timezones File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\dateutil\tz\__init__.py", line 2, in <module> from .tz import * File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\dateutil\tz\tz.py", line 19, in <module> import six File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py", line 30, in <module> df = pd.read_excel('/Users/26921/Desktop/shuju/10000-20000.xlsx') AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'read_excel' (most likely due to a circular import) Process finished with exit code 1

Traceback (most recent call last): File "D:\人工智能\data_process.py", line 4, in <module> import pandas as pd File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 55, in <module> from pandas.core.api import ( File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\core\api.py", line 24, in <module> from pandas.core.groupby import Grouper, NamedAgg File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\core\groupby\__init__.py", line 1, in <module> from pandas.core.groupby.generic import ( # noqa: F401 File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\core\groupby\generic.py", line 44, in <module> from pandas.core.frame import DataFrame File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 115, in <module> from pandas.core.series import Series File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 84, in <module> import pandas.plotting File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\plotting\__init__.py", line 59, in <module> from pandas.plotting._core import ( File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 17, in <module> import pandas.plotting._matplotlib # noqa File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\plotting\_matplotlib\__init__.py", line 3, in <module> from pandas.plotting._matplotlib.boxplot import ( File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pandas\plotting\_matplotlib\boxplot.py", line 4, in <module> from matplotlib.artist import setp File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 107, in <module> from . import cbook, rcsetup File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\matplotlib\rcsetup.py", line 28, in <module> from matplotlib.fontconfig_pattern import parse_fontconfig_pattern File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\matplotlib\fontconfig_pattern.py", line 15, in <module> from pyparsing import (Literal, ZeroOrMore, Optional, Regex, StringEnd, File "D:\人工智能\venv\lib\site-packages\pyparsing\__init__.py", line 130, in <module> __version__ = __version_info__.__version__ AttributeError: 'version_info' object has no attribute '__version__' 进程已结束,退出代码1

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-6-b8424bd64091>", line 2, in <cell line: 2> import torchvision 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\torchvision\__init__.py", line 6, in <module> from torchvision import datasets, io, models, ops, transforms, utils 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\torchvision\models\__init__.py", line 17, in <module> from . import detection, optical_flow, quantization, segmentation, video 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\torchvision\models\quantization\__init__.py", line 3, in <module> from .mobilenet import * 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\torchvision\models\quantization\mobilenet.py", line 1, in <module> from .mobilenetv2 import * # noqa: F401, F403 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\torchvision\models\quantization\mobilenetv2.py", line 5, in <module> from torch.ao.quantization import DeQuantStub, QuantStub 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) ModuleNotFoundError: No module named 'torch.ao.quantization'

/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/bin/python /home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py", line 9, in <module> my_pred=medical_ner() File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_ner.py", line 21, in __init__ self.model = BERT_LSTM_CRF('/home/chenxingyue/codes/caopengfei/medical_ner', tagset_size, 768, 200, 2, File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/model_ner/bert_lstm_crf.py", line 16, in __init__ self.word_embeds = BertModel.from_pretrained(bert_config,from_tf=True) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 2612, in from_pretrained model, loading_info = load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model( File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_tf_pytorch_utils.py", line 390, in load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model import tensorflow as tf # noqa: F401 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' 这个报错可以是需要把tensorflow安装到本地吗?还是Linux

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

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