/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/scipy/init.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and <1.23.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.23.5 warnings.warn(f"A NumPy version >={np_minversion} and <{np_maxversion}" WARNING ⚠️ TensorBoard not initialized correctly, not logging this run. No module named 'caffe2' wandb: (1) Create a W&B account wandb: (2) Use an existing W&B account wandb: (3) Don't visualize my results wandb: Enter your choice:这个什么意思

时间: 2024-01-08 16:02:46 浏览: 422
这段信息包含了三个不同的警告/提示: 1. 第一段警告表示需要 NumPy 版本在 1.16.5 到 1.23.0 之间,而当前版本为 1.23.5,即高于允许范围。这可能会导致某些功能不正常。 2. 第二段警告提示 TensorBoard 没有正确初始化,因此无法记录此次运行。 3. 第三段信息要求用户在使用 wandb(一个机器学习实验管理工具)时进行选择:创建一个新的账户、使用现有账户或者不可视化结果。
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/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/bin/python /Users/zhengyaqi/PycharmProjects/pythonProject13/main.py Traceback (most recent call last): File "/Users/zhengyaqi/PycharmProjects/pythonProject13/main.py", line 32, in <module> find_and_copy_files(source_folder, target_folder, excel_file) File "/Users/zhengyaqi/PycharmProjects/pythonProject13/main.py", line 7, in find_and_copy_files excel_data = pd.read_excel(excel_file, engine='xlrd') File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/excel/_base.py", line 478, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/excel/_base.py", line 1513, in __init__ self._reader = self._engines[engine](self._io, storage_options=storage_options) File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/excel/_xlrd.py", line 35, in __init__ super().__init__(filepath_or_buffer, storage_options=storage_options) File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/excel/_base.py", line 540, in __init__ self.book = self.load_workbook(self.handles.handle) File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/excel/_xlrd.py", line 48, in load_workbook return open_workbook(file_contents=data) File "/Users/zhengyaqi/opt/anaconda3/envs/py/lib/python3.10/site-packages/xlrd/__init__.py", line 170, in open_workbook raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+'; not supported') xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported报错结果

这个错误是由于 `xlrd` 引擎不支持读取 Excel `.xlsx` 文件引起的。`xlrd` 只支持旧版本的 Excel `.xls` 文件。 为了解决这个问题,你可以尝试使用 `openpyxl` 引擎来读取 `.xlsx` 文件。可以将代码中的 `engine='xlrd'` 修改为 `engine='openpyxl'`,如下所示: ```python excel_data = pd.read_excel(excel_file, engine='openpyxl') ``` 然后重新运行代码,看看是否能够成功读取 Excel 文件。 如果你还没有安装 `openpyxl`,可以在终端中使用以下命令进行安装: ``` pip install openpyxl ``` 如果仍然遇到问题,请确保你的 Excel 文件没有损坏,并且使用的是支持的文件格式。 希望这次能够解决你的问题,如果还有其他疑问,请随时向我提问!

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load /opt/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/mkl/../../../libmkl_rt.so.1

The error message you encountered indicates that there is an issue loading the Intel Math Kernel Library (MKL) dynamic library file `libmkl_rt.so.1` in your Python environment. This error can occur due to various reasons, such as incorrect installation or configuration issues. Here are a few steps you can try to resolve the issue: 1. Check MKL Installation: Ensure that Intel MKL is properly installed on your system. You can visit the official Intel website and follow the instructions to download and install the MKL library for your operating system. 2. Verify Library Path: Confirm that the library path specified in the error message (`/opt/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/mkl/../../../libmkl_rt.so.1`) is correct. It should point to the location of the `libmkl_rt.so.1` file on your system. Make sure the file exists at that location. 3. Update LD_LIBRARY_PATH: Set the `LD_LIBRARY_PATH` environment variable to include the directory where the `libmkl_rt.so.1` file is located. You can do this by running the following command before executing your Python script: ``` export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/mkl:$LD_LIBRARY_PATH ``` Replace `/path/to/mkl` with the actual directory path containing the `libmkl_rt.so.1` file. 4. Conda Environment Activation: If you are using Anaconda or Miniconda, try activating your conda environment before running the Python script. This ensures that the correct MKL libraries associated with your environment are loaded. 5. Reinstall Libraries: If the above steps do not resolve the issue, you can try reinstalling the relevant libraries, including NumPy, MKL, and any other packages that depend on them. You can use the following commands: ``` conda uninstall numpy mkl conda install numpy mkl ``` This will uninstall and then reinstall the NumPy and MKL libraries using conda. If the issue still persists after trying these steps, it would be helpful to provide more information about your system configuration, the specific steps you followed during the installation, and any additional error messages or traceback information you received.
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