File "1.py", line 64, in <module> in_proj = pyproj.Proj(int='epsg:4326') File "/home/admin1/anaconda3/envs/CFANet/lib/python3.6/site-packages/pyproj/__init__.py", line 358, in __new__ return _proj.Proj.__new__(self, projstring) File "_proj.pyx", line 84, in _proj.Proj.__cinit__ RuntimeError: b'projection not named'

时间: 2024-04-20 19:23:09 浏览: 165
这个错误是由于在创建 pyproj.Proj 对象时传入的投影字符串(projstring)不正确导致的。根据你提供的代码,问题出现在第 64 行,其中你正在尝试使用 'epsg:4326' 这个投影字符串创建一个 pyproj.Proj 对象。 可能的原因是 'epsg:4326' 不是一个有效的投影名称。请确认你使用的投影名称是否正确。另外,你可以尝试使用其他有效的投影字符串来创建 pyproj.Proj 对象。 如果问题仍然存在,请提供更多代码和上下文信息,以便我更好地帮助你解决这个问题。
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F:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py:141: FutureWarning: '+init=<authority>:<code>' syntax is deprecated. '<authority>:<code>' is the preferred initialization method. When making the change, be mindful of axis order changes: https://pyproj4.github.io/pyproj/stable/gotchas.html#axis-order-changes-in-proj-6 in_crs_string = _prepare_from_proj_string(in_crs_string)

这个警告是由于`+init=`语法在`pyproj`库的未来版本中被弃用。新的初始化方法是使用`<authority>:<code>`的形式。同时,在进行更改时,请留意坐标轴顺序的变化。具体信息可以参考`pyproj`文档中的[Gotchas](https://pyproj4.github.io/pyproj/stable/gotchas.html#axis-order-changes-in-proj-6)部分。 要解决这个警告,你可以使用新的初始化方法来定义投影坐标系。以下是一个示例代码: ```python from shapely.ops import transform from shapely.geometry import shape from functools import partial import pyproj # 定义投影转换函数 project = partial( pyproj.transform, pyproj.CRS.from_string('EPSG:3857'), # OGR投影的3857坐标系 pyproj.CRS.from_string('EPSG:4326') # Shapely使用的WGS84坐标系 ) # 从OGR投影格式转换为Shapely格式 ogr_geometry = ... # 从OGR读取的3857投影坐标系的几何对象 shapely_geometry = transform(project, shape(ogr_geometry)) # 打印Shapely格式的几何对象 print(shapely_geometry) ``` 在这个示例中,我们使用`pyproj.CRS.from_string`方法来定义投影坐标系。我们将`'EPSG:3857'`作为OGR投影的3857坐标系,将`'EPSG:4326'`作为Shapely使用的WGS84坐标系。 请注意,你需要将`...`替换为你从OGR读取的几何对象。确保你已经安装了最新版本的`pyproj`库,并根据你的实际需求进行必要的坐标系转换参数调整。

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 26, in <module> gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs(out_proj) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\geoseries.py", line 1124, in to_crs self.values.to_crs(crs=crs, epsg=epsg), index=self.index, name=self.name File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\array.py", line 767, in to_crs crs = CRS.from_user_input(crs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 440, in from_user_input return CRS(value, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 290, in __init__ raise CRSError("Invalid CRS input: {!r}".format(projparams)) pyproj.exceptions.CRSError: Invalid CRS input: Proj('+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs', preserve_units=True)

这个错误是由于你输入的投影坐标系不正确导致的。可能是你输入的投影坐标系字符串格式不正确或者不支持。你可以尝试使用合适的投影坐标系字符串格式,或者使用EPSG编码来指定正确的投影坐标系。例如,如果你想将几何对象转换为Web墨卡托投影,则可以使用EPSG编码3857,如下所示: ```python import geopandas as gpd # 读取数据 gdf = gpd.read_file('data.shp') # 将几何对象转换为Web墨卡托投影 out_crs = 'EPSG:3857' gdf = gdf.to_crs(out_crs) ``` 如果你想使用自定义的投影坐标系字符串格式,则需要确保该字符串格式正确,并且被PyProj库支持。例如,如果你想使用自定义的Mercator投影,则可以使用以下代码: ```python import geopandas as gpd from pyproj import Proj, transform # 定义自定义Mercator投影 in_proj = Proj('+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs') out_proj = Proj(init='epsg:4326') # 读取数据 gdf = gpd.read_file('data.shp') # 将几何对象转换为自定义Mercator投影 gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs({'proj': 'merc', 'a': '6378137', 'b': '6378137', 'lat_ts': '0.0', 'lon_0': '0.0', 'x_0': '0.0', 'y_0': '0', 'k': '1.0', 'units': 'm', 'nadgrids': '@null', 'wktext': True, 'no_defs': True}) # 将几何对象转换为WGS84投影 gdf['geometry'] = gdf['geometry'].apply(lambda x: transform(in_proj, out_proj, x)) ``` 这里的in_proj是自定义的Mercator投影,out_proj是WGS84投影。你可以根据需要修改这些投影坐标系。
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geodetic_to_gauss_trans(double lon, double lat, int zone_mode, double custom_longitude) { if ((lon >= -180 && lon <= 180) && (lat >= -90 && lat <= 90) && (zone_mode == -1 || zone_mode == 0 || zone_mode == 1) && (custom_longitude >= -180 && custom_longitude <= 180)) { switch (zone_mode) { case 1: if (lon >= 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3); central_meridian_ = zone_ * 3; } if (lon < 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3) + 120; central_meridian_ = zone_ * 3 - 360; } break; case -1: if (lon >= 0) { zone_ = int(lon / 6) + 1; central_meridian_ = zone_ * 6 - 3; } if (lon < 0) { zone_ = int(lon / 6) + 60; central_meridian_ = (zone_ * 6 - 3) - 360; } break; case 0: central_meridian_ = custom_longitude; break; } } else { x_ = 0; y_ = 0; return false; } std::string proj_string = "+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=central_meridian +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs"; std::string to_replace = "central_meridian"; std::string replace_with = std::to_string(central_meridian_); size_t pos = proj_string.find(to_replace); proj_string.replace(pos, to_replace.length(), replace_with); PJ_CONTEXT *C = proj_context_create(); PJ *P = proj_create(C, proj_string.c_str()); PJ *G = proj_crs_get_geodetic_crs(C, P); PJ_AREA *A = nullptr; const char *const *options = nullptr; PJ *G2P = proj_create_crs_to_crs_from_pj(C, G, P, A, options); PJ_COORD c_in{}; c_in.lpzt.z = 0.0; c_in.lpzt.t = HUGE_VAL; c_in.lp.lam = lon; c_in.lp.phi = lat; PJ_COORD c_out = proj_trans(G2P, PJ_FWD, c_in); x_ = c_out.enu.n; y_ = c_out.enu.e; // PJ_COORD c_inv = proj_trans(G2P, PJ_DIRECTION::PJ_INV, c_out); std::cout.precision(20); std::cout << std::fixed; std::cout << x_ << "," << y_ << std::endl; std::cout << std::fixed << c_inv.lp.lam << "," << c_inv.lp.phi << std::endl; proj_destroy(P); proj_destroy(G); proj_destroy(G2P); proj_context_destroy(C); return true; }

create LoRA network. base dim (rank): 64, alpha: 32 neuron dropout: p=None, rank dropout: p=None, module dropout: p=None create LoRA for Text Encoder: 72 modules. create LoRA for U-Net: 192 modules. enable LoRA for text encoder enable LoRA for U-Net Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 873, in <module> train(args) File "D:\lora_lian\sd-scripts\train_network.py", line 242, in train info = network.load_weights(args.network_weights) File "D:\lora_lian\sd-scripts\networks\lora.py", line 884, in load_weights info = self.load_state_dict(weights_sd, False) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LoRANetwork: size mismatch for lora_unet_mid_block_attentions_0_proj_out.lora_up.weight: copying a param with shape torch.Size([1280, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1280, 64, 1, 1]). Traceback (most recent call last): File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "D:\lora_lian\python\lib\runpy.py", line 86, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1114, in <module> main() File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1110, in main launch_command(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 1104, in launch_command simple_launcher(args) File "D:\lora_lian\python\lib\site-packages\accelerate\commands\launch.py", line 567, in simple_launcher raise subprocess.CalledProcessError(returncode=process.returncode, cmd=cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['D:\\lora_lian\\python\\python.exe', './sd-scripts/train_network.py', '--config_file', 'D:\\lora_lian\\toml\\autosave\\20230709-112914.toml']' returned non-zero exit status 1. Training failed / 训练失败

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