warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\1作业与文件\智能建造\实验2\实验二材料2023\code\mmdetection\tools\train.py", line 16, in <module> from mmdet import __version__ File "C:\Users\user\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\mmdet\__init__.py", line 17, in <module> and mmcv_version < digit_version(mmcv_maximum_version)), \ AssertionError: MMCV==1.7.1 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4, <2.1.0.
时间: 2023-06-30 07:04:59 浏览: 895
这是一个警告,意思是你的代码中需要使用 mmcv 版本大于等于 2.0.0rc4 且小于 2.1.0,但当前安装的版本是 1.7.1,不兼容。你需要升级 mmcv 版本,可以使用以下命令安装最新版本:
```python
pip install mmcv -U
```
如果你需要安装特定版本的 mmcv,可以使用以下命令:
```python
pip install mmcv=={version}
```
其中 `{version}` 替换为你需要安装的版本号。
相关问题
D:\code\myworld\lib\site-packages\requests\__init__.py:109: RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.0.2) or chardet (None)/charset_normalizer (3.0.1) doesn't match a supported version! warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:/403/mywor
这个警告提示表明在使用`requests`模块时,其依赖的`urllib3`或`chardet`/`charset_normalizer`版本不匹配,不符合支持的版本要求。可以考虑升级或降级相应的依赖包来解决该问题。
具体而言,可以通过以下命令升级/降级`urllib3`和`chardet`/`charset_normalizer`:
```python
pip install urllib3==1.26.6 chardet==4.0.0 charset_normalizer==2.0.4
```
在上面的命令中,我们指定了`urllib3`的版本为`1.26.6`,`chardet`的版本为`4.0.0`,`charset_normalizer`的版本为`2.0.4`,可以根据实际情况进行修改。执行完命令后,再次运行程序即可。
warnings.warn("No audio backend is available.") Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE/PyTorch-VAE-master/run.py", line 11, in <module> from pytorch_lightning.utilities.seed import seed_everything ImportError: cannot import name 'seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed' (D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pytorch_lightning\utilities\seed.py)
这个错误提示表明在你的代码中无法导入`seed_everything`函数。这可能是因为你正在使用的PyTorch Lightning版本过旧或者该函数在你的环境中不可用。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你已经正确安装了PyTorch Lightning库。你可以使用`pip`命令或其他包管理工具进行安装。例如:`pip install pytorch-lightning`
2. 检查你正在使用的PyTorch Lightning版本是否支持`seed_everything`函数。你可以查看官方文档或在项目的GitHub页面上找到相关信息。
3. 如果你的PyTorch Lightning版本较旧,可以尝试升级到最新版本。使用`pip install --upgrade pytorch-lightning`命令可以更新库到最新版本。
4. 检查你的路径设置是否正确。确保库的安装路径正确添加到了环境变量中,以便可以正确导入相关模块和函数。
如果以上方法都不起作用,那么可能是因为你正在使用的PyTorch Lightning版本与代码中的依赖项不兼容。在这种情况下,你可以尝试查看其他人的解决方案或向PyTorch Lightning社区寻求帮助。