E:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py:138:

时间: 2023-10-03 08:02:14 浏览: 120
PY

__init__.py

根据提供的引用内容，E:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py:138是一个警告信息，它指出在未来版本的numpy中，传递(type, 1)或'1type'作为类型的同义词将被弃用。这只是一个警告，不会影响代码的运行。您可以忽略这个警告或者在代码中使用更推荐的方式来避免这个警告。
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在Anaconda中装tensorflow【就是装好了写下来给自己看看的

如何在一位高人指导下装好了tensorflow哈哈哈 打开anaconda prompt 输入 conda create --name python36 python=3.6 得到 python36 这个环境 再输入 activate python36 pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.9 进入python,i.e. python 在这时，我直接输入 import tensorflow ，是不成功的，在那位大佬的指导下，先输入 exit() 退出python，输入 conda list 查看该环境

File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\sparse_tensor.py", line 28, in <module> from tensorflow.python.framework import constant_op File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 29, in <module> from tensorflow.python.eager import execute File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 27, in <module> from tensorflow.python.framework import dtypes File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py", line 585, in <module> np.object, File "D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr])

这个错误可能是由于您的 TensorFlow 库与 NumPy 库版本不兼容造成的。您可以尝试更新 NumPy 库，或者降低 TensorFlow 库的版本。以下是一些可能的解决方案： 1. 更新 NumPy 库： pip install --upgrade numpy ...

cannot import name 'get_versions' from 'numpy._version' (E:\Anaconda\envs\YOLOv5-pose\lib\site-packages\numpy\_version.py)

引用\[1\]:ImportnumpyFile"D:\Anaconda\envs\deepface\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 150, in <module> 。 引用\[2\]: from . import core File "D:\Anaconda\envs\deepface\lib\site-packages...

D:\Users\Administrator\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\__init__.py:138: UserWarning: mkl-service package failed to import,

对于你提到的警告信息，这是由于numpy在导入mkl-service包时出现了问题。mkl-service是Intel Math Kernel Library (MKL)的一部分，它提供了数学函数和线性代数操作的高性能实现。 这个警告通常不会影响numpy的功能...

ImportError: cannot import name 'long' from 'numpy' (D:\Anaconda\envs\DL\lib\site-packages\numpy\__init__.py)

这个错误通常是由于numpy版本不兼容或者安有问题导致的。可能的解决方法如下： 1. 确保你的numpy版本是最新的。可以使用以下命令升级numpy： pip install --upgrade numpy 2. 如果你使用的是Anaconda...

Traceback (most recent call last): File "D:/QQ/code/CnnMain.py", line 2, in <module> import numpy as np File "D:\python11\envs\code\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module> from . import lib File "D:\python11\envs\code\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 37, in <module> from .npyio import * File "D:\python11\envs\code\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 14, in <module> from ._datasource import DataSource File "D:\python11\envs\code\lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 7, in <module> from sklearn import svm ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

这个错误提示是因为你的代码中使用了 scikit-learn 包中的 svm 模块，而你的环境...如果你使用的是 Anaconda 环境，可以使用以下命令安装： conda install scikit-learn 安装完成后，重新运行你的代码即可。

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 6, in <module> from tools.val_openlane import PostProcessDataset File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\val_openlane.py", line 23, in <module> configs = load_config_module(config_file) File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\utils\config_util.py", line 7, in load_config_module spec.loader.exec_module(configs) File "./openlane_config.py", line 1, in <module> import albumentations as A File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\__init__.py", line 5, in <module> from .core.composition import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 8, in <module> from albumentations.augmentations.keypoints_utils import KeypointsProcessor File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\__init__.py", line 4, in <module> from .functional import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\functional.py", line 9, in <module> import skimage File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject哪个包和numpy版本不兼容

根据错误信息，这个问题与 numpy 库的版本兼容性有关。具体来说，numpy.ndarray 的大小发生了变化，可能是由于与 numpy 相关的二进制文件不兼容导致的。 从错误信息中可以看到，这个问题可能与 skimage（即...

"D:\Resources\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\__init__.py",报错

3. 如果你正在使用 Anaconda 环境，可以尝试在 Anaconda Prompt 中运行命令 conda install numpy 来安装或更新 numpy。 如果以上方法都无法解决问题，可能是由于其他原因导致的报错，请提供更多的错误信息或代码...

[ WARN:0@0.552] global c:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\opencv_contrib-4.6.0\modules\xfeatures2d\misc\python\shadow_sift.hpp (15) cv::xfeatures2d::SIFT_create DEPRECATED: cv.xfeatures2d.SIFT_create() is deprecated due SIFT tranfer to the main repository. https://github.com/opencv/opencv/issues/16736 E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2417: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (x - v) * (fx - fw) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2416: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp1 = (x - w) * (fx - fv) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3386: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t -= delta*temp*temp E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2878: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (xb - xc) * (fb - fa) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3384: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t *= temp*temp

import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 读入全景图像 image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2....

ImportError: cannot import name '__all__' from 'numpy.linalg' (D:\Anaconda\envs\DL\lib\site-packages\numpy\linalg\__init__.py)

这个错误通常是由于numpy版本不兼容或者安装有问题导致的。出现这个错误时，可以尝试以下几种解决方法： 1. 检查numpy版本：确保你安装的numpy版本是最新的，并且与其他依赖库兼容。可以使用以下命令检查numpy版本...

(python39) D:\23101\yolov5-tf-android>python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320 2023-05-24 11:06:59.896764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-tf-android\models\tf.py", line 19, in <module> from models.common import Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, BottleneckCSP, Concat, autopad, C3 File ".\models\common.py", line 8, in <module> import pandas as pd File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 24, in <module> raise ImportError( ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.19.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

你的 numpy 版本是 1.19.5，而要使用这个 pandas 版本，需要 numpy 版本大于等于 1.20.3。你需要升级 numpy 版本到 1.20.3 或更高版本。你可以使用以下命令来升级 numpy： pip install numpy --upgrade ...

ImportError: cannot import name 'ModuleDeprecationWarning' from 'numpy._globals' (E:\Anaconda\envs\SDG\lib\site-packages\numpy\_globals.py)

这个错误通常是由于使用的 numpy 版本不兼容所致。要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确保您已经安装了最新版本的 numpy。可以使用以下命令升级 numpy： pip install --upgrade numpy 2. ...

ImportError: cannot import name ‘all’ from ‘numpy.linalg’ (D:\Anaconda\envs\DL\lib\site-packages\numpy\linalg_init_.py)

这个错误通常是由于numpy版本不兼容或者安装有问题导致的。可能的解决方法如下： 1. 确保你的numpy版本是最新的。可以使用以下命令升级numpy： pip install --upgrade numpy 2. 如果升级numpy后仍然...

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 22, in <module> from . import multiarray File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py", line 12, in <module> from . import overrides File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py", line 7, in <module> from numpy.core._multiarray_umath import ( ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\HyMOS-main\train.py", line 1, in <module> from utils.utils import Logger File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\HyMOS-main\utils\utils.py", line 8, in <module> import numpy as np File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 150, in <module> from . import core File "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 48, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE! Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed. We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at: https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html Please note and check the following: * The Python version is: Python3.7 from "D:\anaconda3\.conda\envs\Py3.7\python.exe" * The NumPy version is: "1.21.6" and make sure that they are the versions you expect. Please carefully study the documentation linked above for further help. Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模块。

3. 如果你使用的是 Anaconda 环境，那么你可以尝试重新安装 NumPy 库。你可以使用以下命令来重新安装 NumPy 库： conda remove numpy conda install numpy 如果你仍然无法解决这个问题，那么你可能...

Collecting face_recognition Using cached face_recognition-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: Pillow in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (9.4.0) Requirement already satisfied: face-recognition-models>=0.3.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (0.3.0) Collecting dlib>=19.7 Using cached dlib-19.24.1.tar.gz (3.2 MB) Preparing metadata (setup.py) ... done Requirement already satisfied: Click>=6.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (8.1.3) Requirement already satisfied: numpy in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (1.24.2) Requirement already satisfied: colorama in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from Click>=6.0->face_recognition) (0.4.6) Building wheels for collected packages: dlib Building wheel for dlib (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [7 lines of output] running bdist_wheel running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib Installing collected packages: dlib, face_recognition Running setup.py install for dlib ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for dlib did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [9 lines of output] running install D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\setuptools\command\install.py:34: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools. warnings.warn( running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> dlib note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.

这是一个安装dlib和face_recognition库时遇到的错误。根据错误输出，需要安装CMake才能构建dlib。你可以尝试通过以下命令安装CMake： pip install cmake 然后再重新安装dlib和face_recognition库即可。

cannot import name 'core' from partially initialized module 'numpy' (most likely due to a circular import) (F:\shenduxuexi\anaconda\envs\yolo\lib\site-packages\numpy\__init__.py)

这个错误通常是因为 NumPy 的导入出现问题导致的，可能是由于包的循环导入问题所致。有几种方法可以尝试解决这个问题： 1. 检查 NumPy 是否已正确安装。可以尝试重新安装 NumPy 或更新版本。 2. 检查代码是否存在...

ImportError: cannot import name '_CopyMode' from 'numpy._globals' (D:\Softwares\Anaconda\envs\env_Qi\lib\site-packages\numpy\_globals.py)

这个错误通常是由于numpy版本不兼容或者安装有问题导致的。可能的解决方法如下： 1. 确保你的numpy版本是最新的。可以使用以下命令升级numpy： pip install --upgrade numpy 2. 如果升级numpy后仍然...

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_linear_CA.py", line 182, in <module> Plot.plotTraj_CA(test_target, KF_out, KNet_out, dim=0, file_name=PlotfolderName+PlotfileName0)#Position File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Plot.py", line 350, in plotTraj_CA plt.plot(x_plt, RTS_out[0][0,:], label=legend[2]) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2840, in plot return gca().plot( File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1745, in plot self.add_line(line) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 1964, in add_line self._update_line_limits(line) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 1986, in _update_line_limits path = line.get_path() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 1011, in get_path self.recache() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 658, in recache y = _to_unmasked_float_array(yconv).ravel() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\cbook\__init__.py", line 1289, in _to_unmasked_float_array return np.asarray(x, float) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 102, in asarray return array(a, dtype, copy=False, order=order) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 680, in __array__ return self.numpy().astype(dtype, copy=False) TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

这个错误是由于您正在尝试将 CUDA 上的张量直接转换为 NumPy 数组时引起的。在转换之前，您需要将 CUDA 上的张量复制到主机内存中。 您可以尝试使用 .cpu() 方法将张量从 CUDA 设备移动到主机内存，然后再进行...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩