未能加载文件或程序集“system.net.http.formatting, version=4.0.0.0, culture=n

未能加载文件或程序集“System.Net.Http.Formatting, Version=4.0.0.0, Culture=n。这个错误通常出现在使用.NET框架开发的应用程序中。这个错误的原因可能是应用程序中引用的System.Net.Http.Formatting程序集的版本与实际引用的版本不匹配。

解决这个错误的方法有以下几种：

1. 更新引用的程序集版本：在Visual Studio中，右击项目文件，选择“管理NuGet程序包”，搜索并选择System.Net.Http.Formatting，点击“更新”按钮，将其版本更新为4.0.0.0或更高版本。

2. 手动添加程序集引用：在项目中找到引用，右击选择“添加引用”，在弹出的对话框中选择“浏览”，找到并选择System.Net.Http.Formatting.dll文件，点击“确定”添加引用。

3. 检查应用程序的配置文件：如果应用程序的配置文件中指定了具体的程序集版本，确保配置文件中的版本与实际引用的版本匹配。

4. 清理和重新生成解决方案：在Visual Studio中，点击“生成”菜单，选择“清理解决方案”，然后再重新生成解决方案。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要进一步检查应用程序的依赖项和运行环境，确保其中没有其他冲突或不匹配的组件。同时，也建议查看相关的错误日志和调试信息，以便更好地定位和解决问题。

相关问题

无法解决“System.Net.Http.Formatting, Version=5.2.4.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31bf3856ad364e35”与“System.Net.Http.Formatting, Version=4.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31bf3856ad364e35”之间的冲突

这是一个技术问题，我可以帮助您解决。您可以尝试使用以下方法解决：在项目中将 "System.Net.Http.Formatting" 的引用从 "4.0.0.0" 更改为 "5.2.4.0"，并将 "System.Net.Http" 的引用从 "4.0.0.0" 更改为 "5.2.4.0"。如果问题仍然存在，请尝试将 NuGet 包升级到最新版本。

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码存在以下几个错误：

1. 缺少必要的库导入语句，例如`import tensorflow as tf`，`import numpy as np`，`import xlsxwriter`，`from PIL import Image`等。

2. 在`evaluate_one_image()`函数中，缺少了`image_array`参数的定义。

3. 缺少了`model`对象的定义和初始化。

4. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了`image_array`参数的传递。

5. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了线程的关闭操作。

以上是我对代码的分析，希望对你有所帮助！