from segment import Segmenter

根据提供的引用内容，无法找到与"from segment import Segmenter"相关的信息。请提供更多的上下文或者明确问题，以便我能够更好地回答你的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [轻量级生理信号处理工具BioSPPy中的ECG（2）](https://blog.csdn.net/qq_15746879/article/details/103899668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

这个错误是由于缺少 `torchvision` 模块引起的。`torchvision` 是 PyTorch 的一个扩展库，提供了一些图像处理和计算机视觉相关的功能，包括图像变换、数据集加载等。

要解决这个问题，您可以尝试通过运行以下命令来安装 `torchvision`：

pip install torchvision

如果您正在使用 Anaconda 环境，可以运行以下命令：

conda install torchvision -c pytorch

安装完毕后，重新运行代码，应该就能成功导入 `torchvision` 模块了。

undefined symbol _shmget referenced from text segment

这个错误通常是因为缺少共享内存库文件所致。共享内存是一个用于在进程之间共享数据的系统资源，它可以提高程序的性能。在 Linux 系统上，共享内存库文件通常是 librt.so，您可以尝试安装它来解决此问题。

您可以使用以下命令安装共享内存库文件：

sudo apt-get update
sudo apt-get install librt-dev

如果您使用的是其他 Linux 发行版，可以使用相应的包管理器来安装 librt 库文件。

如果安装 librt 库文件后仍然出现此错误，请确保您的代码中包含了正确的头文件，并且在编译时链接了正确的库文件。