Traceback (most recent call last): File "inference.py", line 280, in <module> main() File "inference.py", line 277, in main subprocess.call(command, shell=platform.system() != 'Windows') File "E:\Anaconda3\envs\lip3.6\lib\subprocess.py", line 287, in call with Popen(*popenargs, **kwargs) as p: File "E:\Anaconda3\envs\lip3.6\lib\subprocess.py", line 729, in __init__ restore_signals, start_new_session) File "E:\Anaconda3\envs\lip3.6\lib\subprocess.py", line 1017, in _execute_child startupinfo) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

时间: 2023-10-07 19:11:15 浏览: 73
你遇到的错误是 "FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件"。这个错误通常是由于系统无法找到指定的文件引起的。请确保你指定的文件存在,并且路径正确。你可以检查一下 `inference.py` 文件中的第 280 行,确认是否指定了正确的文件路径。如果文件确实存在,还需要确保你的系统环境配置正确,包括环境变量等。
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报这个错误Traceback (most recent call last): File "F:\新建文件夹\sd-webui-aki-v4.2\SadTalker-main\inference.py", line 8, in <module> from src.utils.preprocess import CropAndExtract File "F:\新建文件夹\sd-webui-aki-v4.2\SadTalker-main\src\utils\preprocess.py", line 11, in <module> from src.face3d.models import networks File "F:\新建文件夹\sd-webui-aki-v4.2\SadTalker-main\src\face3d\models\__init__.py", line 22, in <module> from src.face3d.models.base_model import BaseModel File "F:\新建文件夹\sd-webui-aki-v4.2\SadTalker-main\src\face3d\models\base_model.py", line 9, in <module> from . import networks File "F:\新建文件夹\sd-webui-aki-v4.2\SadTalker-main\src\face3d\models\networks.py", line 19, in <module> from kornia.geometry import warp_affine File "F:\anaconda3\lib\site-packages\kornia\__init__.py", line 12, in <module> from kornia import augmentation File "F:\anaconda3\lib\site-packages\kornia\augmentation\__init__.py", line 1, in <module> from .augmentation import * File "F:\anaconda3\lib\site-packages\kornia\augmentation\augmentation.py", line 7, in <module> from . import functional as F File "F:\anaconda3\lib\site-packages\kornia\augmentation\functional.py", line 488 input = input.view((-1, (*input.shape[-3:]))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ SyntaxError: cannot use starred expression here

这个错误提示是一个语法错误。根据错误信息,看起来您使用的Python版本不支持在这种上下文中使用星号表达式。 星号表达式通常用于解包(unpacking)操作,但在这个语句中,它被用于在`view`方法的参数中展开形状。这种语法在较旧的Python版本中可能不被支持。 解决此问题的方法之一是更新您的Python版本到支持此语法的版本。请确保您使用的是Python 3.5 或更高版本。 另外,请确保您的依赖库也是最新版本。可以尝试更新kornia库,看看是否有可用的更新版本可以解决这个问题。 如果问题仍然存在,请提供您使用的Python版本信息和依赖库的版本信息,以便更好地帮助您解决问题。

Traceback (most recent call last): File "mmskl.py", line 123, in <module> main() File "mmskl.py", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/pose_demo.py", line 66, in inference if not third_party.is_exist('mmdet'): File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/third_party.py", line 13, in is_exist lazy_import._load_module(module) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/lazy_import-0.2.2-py3.7.egg/lazy_import/__init__.py", line 485, in _load_module raise TypeError("Passed module is not a LazyModule instance.") TypeError: Passed module is not a LazyModule instance.

根据您提供的错误信息,看起来是在 `mmskl.py` 文件中运行时出现了问题。具体来说,错误发生在导入 `mmdet` 模块时出现了类型错误。 根据错误信息的最后一行,可以看到错误是由于传递给 `lazy_import._load_module` 函数的模块不是 `LazyModule` 实例导致的。 以下是一些可能的解决方案: 1. 检查您的代码中是否正确导入了 `mmdet` 模块,并且确保在导入之前已经正确地安装了 `mmdet`。 2. 检查您的代码中是否存在命名冲突或导入错误的情况。请确保没有其他模块或变量使用了与 `mmdet` 相同的名称。 3. 如果您使用了第三方库或框架,确保您使用的是与您代码兼容的版本。有些库可能会引入与其他库冲突的问题。 4. 检查您的代码中是否存在其他导入问题。特别是,检查所有导入 `lazy_import` 或 `mmdet` 的地方,确保它们都正确导入。 如果尝试了以上解决方案仍然无法解决问题,请提供更多的代码或上下文信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。

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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

C:\Users\TXN>CD C:// C:\>Python "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py" -at openpose -d CPU -i 0 -m D:\model\fall_detection_zpp\intel\human-pose-estimation-0001\FP16\human-pose-estimation-0001.xml [ INFO ] Initializing Inference Engine... [ INFO ] Loading network... [ INFO ] Reading network from IR... Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 283, in <module> sys.exit(main() or 0) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 184, in main model = get_model(ie, args, frame.shape[1] / frame.shape[0]) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 111, in get_model prob_threshold=args.prob_threshold) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\common\python\models\open_pose.py", line 62, in __init__ strides=(1, 1), name=self.pooled_heatmaps_blob_name) File "C:\Users\TXN\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\ngraph\utils\decorators.py", line 22, in wrapper node = node_factory_function(*args, **kwargs) TypeError: max_pool() missing 1 required positional argument: 'dilations'

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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