ModuleNotFoundError: No module named 'TSP_Algorithms'

时间: 2024-04-03 16:29:23 浏览: 19
ModuleNotFoundError: No named 'TSP_Algorithms' 是一个Python错误,表示找不到名为 'TSP_Algorithms' 的模块。 这个错误通常发生在你尝试导入一个不存在的模块时。可能有以下几个原因导致这个错误: 1. 模块名称拼写错误:请确保你输入的模块名称是正确的,包括大小写和拼写。 2. 模块未安装:如果你确信模块名称拼写正确,那么可能是因为你没有安装该模块。你可以使用pip命令来安装模块,例如:pip install TSP_Algorithms。 3. 模块路径问题:如果你已经安装了模块,但仍然出现这个错误,可能是因为Python解释器无法找到该模块的路径。你可以检查一下模块是否在Python解释器的搜索路径中。 请检查以上几点,如果问题仍然存在,请提供更多的详细信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题

module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp_dynamic_programming'

如果你在运行代码时出现了“module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp_dynamic_programming'”错误,可能是因为你使用的tsp_solver库版本过低。 在tsp_solver库的早期版本中,没有solve_tsp_dynamic_programming函数,而是使用solve_tsp函数进行TSP路径规划。因此,如果你使用的是旧版的tsp_solver库,可以将代码中的solve_tsp_dynamic_programming函数替换为solve_tsp函数,即可解决该错误,代码如下: ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tsp_solver # 读入图片 img = cv2.imread('example.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 提取点 points = np.argwhere(edges > 0) points = [tuple(point[::-1]) for point in points] # TSP路径规划 path, _ = tsp_solver.solve_tsp(points) # 画出TSP路径 for i in range(len(path) - 1): cv2.line(img, points[path[i]], points[path[i+1]], (0, 0, 255), 2) # 显示结果 plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() # 输出点的坐标 print(points) ``` 如果你想使用solve_tsp_dynamic_programming函数,可以升级tsp_solver库到最新版本(0.3.1),或者手动安装最新版本,方法如下: 在命令行中输入以下命令: ``` pip install tsp-solver==0.3.1 ``` 等待安装完成后,再运行代码即可。

module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp'

如果你在运行上述代码时出现了“module 'tsp_solver' has no attribute 'solve_tsp'”错误,那么很有可能是tsp_solver库的版本问题导致的。 tsp_solver库的最新版本(截至2021年8月)是0.3.1,但是在这个版本中,原来的solve_tsp函数被重命名为solve_tsp_dynamic_programming。 因此,如果你使用的是最新版本的tsp_solver库,那么可以将代码中的solve_tsp函数替换为solve_tsp_dynamic_programming函数,即可解决该错误,代码如下: ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tsp_solver # 读入图片 img = cv2.imread('example.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 提取点 points = np.argwhere(edges > 0) points = [tuple(point[::-1]) for point in points] # TSP路径规划 path, _ = tsp_solver.solve_tsp_dynamic_programming(points) # 画出TSP路径 for i in range(len(path) - 1): cv2.line(img, points[path[i]], points[path[i+1]], (0, 0, 255), 2) # 显示结果 plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() # 输出点的坐标 print(points) ``` 如果你仍然遇到问题,请尝试卸载tsp_solver库并重新安装,或者降低tsp_solver库的版本到0.2.1。

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Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 148, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 308, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) 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 "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) 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\container.py", line 141, in forward input = module(input) 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\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT.py", line 204, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,Knet_out,RunTime] = KNet_Pipeline.NNTest(sys_model_partial, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 303, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) 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 "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) 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\container.py", line 141, in forward input = module(input) 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\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

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!

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