(yolov5) D:\Yolov5\yolov5-master>labelimg Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 965, in scroll_request bar.setValue(bar.value() + bar.singleStep() * units) TypeError: setValue(self, a0: int): argument 1 has unexpected type 'float'

时间: 2023-08-28 13:03:30 浏览: 113
这个错误可能是因为您使用的 PyQt 版本与 labelImg 不兼容导致的。您可以尝试更新 PyQt 的版本来解决这个问题。您可以使用以下命令来更新 PyQt: ``` pip install pyqt5 --upgrade ``` 如果您已经安装了 PyQt5,可以使用以下命令来更新: ``` pip install --upgrade pyqt5 ``` 如果更新 PyQt 后仍然遇到问题,您可以尝试在代码中将 `float` 类型的值转换为 `int` 类型。例如,在 `labelImg.py` 文件的第 965 行中,您可以将 `bar.value()` 的返回值转换为整数类型,如下所示: ``` bar.setValue(int(bar.value() + bar.singleStep() * units)) ``` 这应该能够解决您的问题。
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Traceback (most recent call last): File "PyQt5-YOLOv5-master/yolo_win.py", line 9, in <module> import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

这个错误提示意味着你的程序缺少了 `numpy` 模块。`numpy` 是一个常用的 Python 库,用于处理数值计算。 你需要通过 `pip` 命令安装 `numpy` 模块。在终端中运行以下命令: ``` pip install numpy ``` 如果你使用的是 Anaconda,可以在 Anaconda Prompt 中运行以下命令: ``` conda install numpy ``` 安装完成后,再重新运行程序即可。

(python38) D:\23101\yolov5-master>python models/tf.py --weights best.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img-size 640 Traceback (most recent call last): File "models/tf.py", line 26, in <module> import torch File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 122, in <module> raise err OSError: [WinError 182] 操作系统无法运行 %1。 Error loading "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\torch\lib\nvfuser_codegen.dll" or one of its dependencies.

这个错误提示是 Torch 模块加载时出现了问题,可能是因为缺少某些依赖库或者文件,建议先升级一下 Torch 和其他相关的依赖库,或者重新安装 Torch。你可以尝试按照以下步骤解决问题: 1. 确认你的 PyTorch 版本是否与你的 CUDA 和 CUDNN 版本兼容,可以查看 PyTorch 的官方文档进行确认。 2. 尝试升级 PyTorch 到最新版本,使用以下命令进行升级: ``` pip install torch --upgrade ``` 3. 如果升级 PyTorch 后问题仍然存在,可以尝试重新安装 PyTorch。 4. 如果你使用了 Anaconda 环境,可以尝试使用 conda 命令安装 PyTorch。 如果以上方法都无法解决问题,建议检查一下你的环境变量是否设置正确,或者尝试在其他机器上运行程序,看看是否能够正常运行。

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请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

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