ImportError: cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utils' (/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/transformers/utils/__init__.py)
时间: 2023-09-04 08:15:47 浏览: 82
这个错误通常是由于 transformers 库版本不兼容或未安装导致的。建议您检查 transformers 是否正确安装并且版本是否正确。您可以尝试使用以下命令安装最新版本的 transformers:
```
pip install transformers==4.13.0
```
如果您已经安装了 transformers,可以尝试更新到最新版本:
```
pip install --upgrade transformers
```
如果问题仍然存在,您可以尝试卸载并重新安装 transformers。
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Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/AIGC训练营_Lesson2_code/txt.py", line 3, in <module> from diffusers.diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler,DDIMScheduler File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/__init__.py", line 29, in <module> from .pipelines import OnnxRuntimeModel File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/__init__.py", line 19, in <module> from .dance_diffusion import DanceDiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/dance_diffusion/__init__.py", line 1, in <module> from .pipeline_dance_diffusion import DanceDiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/dance_diffusion/pipeline_dance_diffusion.py", line 21, in <module> from ..pipeline_utils import AudioPipelineOutput, DiffusionPipeline File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py", line 66, in <module> from transformers.utils import SAFE_WEIGHTS_NAME as TRANSFORMERS_SAFE_WEIGHTS_NAME ImportError: cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utils' (/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/transformers/utils/__init__.py)什么意思
这是一个 Python 的报错信息,其中包含了文件路径和错误信息。 ImportError: cannot import name 'SAFE_WEIGHTS_NAME' from 'transformers.utils' 表示在导入 transformers.utils 模块时,找不到名为 'SAFE_WEIGHTS_NAME' 的属性。可能是因为版本问题或者安装不完整导致的。你可以尝试更新 transformers 库或者重新安装该库来解决这个问题。
ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure' (/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/skimage/measure/__init__.py)
如果你遇到了 `ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure'` 的错误,可能是因为 `compare_ssim` 方法在新版本的 `skimage` 库中已经被移除了。你可以使用 `skimage.metrics.structural_similarity` 模块中的 `compare_ssim()` 方法来计算 MS-SSIM 值。具体步骤如下:
1. 导入相关模块:
```python
from skimage import io, img_as_float
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
```
在上面的代码中,我们从 `skimage.metrics` 模块导入了 `structural_similarity` 方法,并将其重命名为 `ssim`,以便在后面的代码中使用。
2. 读取原始图像和压缩后的图像:
```python
# 读取原始图像和压缩后的图像
img_original = img_as_float(io.imread('original_image.png', as_gray=True))
img_compressed = img_as_float(io.imread('compressed_image.jpg', as_gray=True))
```
在上面的代码中,我们使用 `io.imread()` 方法读取原始图像和压缩后的图像,并使用 `img_as_float()` 方法将像素值归一化到 [0, 1] 区间。
3. 计算 MS-SSIM 值:
```python
# 计算 MS-SSIM 值
ms_ssim = ssim(img_original, img_compressed)
print('MS-SSIM:', ms_ssim)
```
在上面的代码中,我们使用 `ssim()` 方法计算原始图像和压缩后的图像的 MS-SSIM 值,并将其输出到控制台。
需要注意的是,MS-SSIM 值越接近 1,说明压缩后的图像与原始图像的质量越接近。当 MS-SSIM 值为 1 时,说明压缩后的图像与原始图像完全相同。