MMEngine==0.7.0 is used but incompatible. Please install mmengine>=0.7.1, <1.0.0

时间: 2023-11-28 18:50:19 浏览: 64
这个错误提示意味着你正在使用 MMEngine 的版本为 0.7.0,而你的程序要求使用的是 mmengine >= 0.7.1, < 1.0.0。这意味着你需要升级 MMEngine 到最新版本或者是安装一个符合要求的版本。 你可以尝试在命令行中运行以下命令来升级 MMEngine: ``` pip install --upgrade mmengine ``` 如果你已经安装了一个符合要求的版本但仍然出现这个错误,你可能需要检查你的环境变量和依赖项是否正确设置。
相关问题

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. mmcv 2.0.0rc4 requires mmengine>=0.2.0, but you have mmengine 0.1.0 which is incompatible.

这个错误提示是因为你安装的 mmcv 版本与 mmengine 版本不兼容。你可以尝试升级 mmengine 版本,或者降级 mmcv 版本,以解决这个问题。你可以使用以下命令升级 mmengine: ``` pip install mmengine --upgrade ``` 如果升级 mmengine 后仍然出现问题,你可以尝试升级或降级 mmcv 版本。例如,如果你想升级 mmcv 版本,可以使用以下命令: ``` pip install mmcv --upgrade ``` 如果你想降级 mmcv 版本,可以使用以下命令: ``` pip install mmcv==1.3.0 ``` 请根据你的实际情况进行选择并尝试解决这个问题。

安装mmengine 0.7.1

您可以通过以下步骤安装mmengine 0.7.1: 1. 打开终端或命令提示符。 2. 输入以下命令,安装Python包管理器pip:`sudo easy_install pip` 3. 输入以下命令,安装mmengine 0.7.1:`sudo pip install mmengine==0.7.1` 4. 安装完成后,您可以在Python环境中导入mmengine。 请注意,安装mmengine可能需要一些时间,具体取决于您的计算机性能和网络速度。 如果您遇到任何错误或问题,请尝试重新运行命令或在Google上搜索解决方案。

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如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.44s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.float64 here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 29887 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 29886) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

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