from .unet_parts import * ImportError: attempted relative import with no known parent package

时间: 2023-11-19 07:56:50 浏览: 225
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UNet-CRF-RNN.zip_CRF_RNN 图像_Unet rnn_rnn unet_图像分割

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个异常通常是由于在运行Python脚本时使用了相对引用方式，但是没有找到父级包导致的。在这种情况下，Python解释器无法确定相对引用的正确路径，因此会引发ImportError异常。在你提供的代码中，from .unet_parts import *语句中的点号表示相对引用，但是没有找到父级包，因此会引发ImportError异常。 解决这个问题的方法是确保你的Python脚本位于正确的包中，并且使用绝对引用或正确的相对引用方式。如果你的脚本不在包中，你可以将其移动到包中或者将包路径添加到sys.path中。如果你使用的是Python 3，你还可以使用绝对引用方式，例如from package.subpackage.module import name。
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File "F:\Research\code\UNet_LA\utils\Mydataset.py", line 2, in <module> from PIL import Image File "C:\Users\zhang\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 103, in <module> from . import _imaging as core ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。

这个错误通常是由于缺少PIL库的依赖项或安装不正确导致的。你可以尝试以下解决方法： 1. 确保你已经正确安装了PIL库。你可以使用以下命令进行安装：pip install pillow 2. 如果你已经安装了Pillow库，可以尝试...

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个...代码中还使用了一些函数和类，如Unet、bb、bb_iou等。最后还使用了tqdm库来显示进度条。这段代码似乎是与图像处理、数据集处理和训练相关的。请问你有什么具体的问题或需要进一步的解释吗？

from .hed_unet import HEDUNet def get_model(model_name): try: return globals()[model_name] except KeyError: raise ValueError(f'Can\'t provide Model called "{model_name}"')是什么意思

首先，函数通过import语句从hed_unet模块中导入HEDUNet模型。 然后，函数尝试通过globals()函数获取当前全局作用域中的所有变量和对象，并使用model_name作为键来查找对应的模型。如果找到了与model_name相对应的...

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

with torch.no_grad(): for step, (images, labels) in enumerate(val_dataloader): images = images.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) iou, dice, hd, accuracy, recall, ...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) ...

D:\fty\Anaconda\python.exe H:/UNET_SR/main.py Traceback (most recent call last): File "H:/UNET_SR/main.py", line 9, in <module> from torchvision import transforms File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 2, in <module> from torchvision import datasets File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\datasets\__init__.py", line 9, in <module> from .fakedata import FakeData File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\datasets\fakedata.py", line 3, in <module> from .. import transforms File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\__init__.py", line 1, in <module> from .transforms import * File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 17, in <module> from . import functional as F File "D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 5, in <module> from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' (D:\fty\Anaconda\lib\site-packages\PIL\__init__.py)

这个错误通常是由于Pillow库的版本问题导致的。...完成后，再次运行你的代码，应该不会再出现ImportError了。请注意，降低Pillow版本可能会影响其他依赖于Pillow的库或功能，所以请确保在进行更改之前仔细考虑。

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分： 1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。 2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。然后，使用加载的...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

如果是'unet'，则将self.network设置为Unet类的引用。 最后，设置了一个全局梯度裁剪的阈值clip_gradient_global_norm为100000.0。这个阈值可以用来控制梯度更新的范围，防止梯度爆炸的问题。 这部分代码主要...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，...

解释一下这段代码def __init__(self, feature_scale=4, n_classes=21, is_deconv=True, in_channels=3, is_batchnorm=True):super(unet_3D_dv_semi, self).__init__() self.is_deconv = is_deconv self.in_channels = in_channels self.is_batchnorm = is_batchnorm self.feature_scale = feature_scale filters = [64, 128, 256, 512, 1024] filters = [int(x / self.feature_scale) for x in filters]

这段代码定义了unet_3D_dv_semi类的初始化方法（__init__）。初始化方法在创建类的实例时被调用，用于设置类的属性和进行一些初始化操作。 该初始化方法接受一些参数，包括feature_scale（特征缩放比例，默认...

class UNet3plus(tnn.Module) : """UNET3+ autoencoder for semantic segmentation.""" def __init__(self, n_classes = 2, in_channels = 3, depth = 3, first_output_channels = 8, upwards_feature_channels = 16, sideways_mask_shape = [200,200]): super().__init__() input_layer = ULayerDown(in_channels,first_output_channels) down_layers = [ULayerDown(first_output_channels*2**i,first_output_channels*2**(i+1)) for i in range(depth-1)] down_layers.append(ULayerDown(first_output_channels*2**(depth-1),upwards_feature_channels)) down_layers.insert(0,input_layer) self.seqdown = tnn.Sequential(*down_layers) up_layers = [] for i in range(depth) : up_layers.append(ULayerUp(upwards_feature_channels, n_classes, mask_shape = sideways_mask_shape, connected_nodes= down_layers[:depth-1-i]+ up_layers )) self.sequp = tnn.Sequential(*up_layers) self.classifier = ClassificationArm(upwards_feature_channels,n_classes) self.last_layer = tnn.Conv2d(upwards_feature_channels,n_classes,3,padding=1) self._side_mask_shape = sideways_mask_shape self.presence_prediction = None def forward(self,X): Y = tnn.functional.normalize(X,dim=1) Y = self.seqdown(Y) Y = tnn.Upsample(scale_factor=2)(Y) self.presence_prediction = self.classifier(Y) Y = self.sequp(Y) for layer in self.sequp : layer.side_mask_output *= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = self.last_layer(Y) Y*= self.presence_prediction.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) Y = tnn.Upsample(X.shape[-2:])(Y) return tnn.Softmax(dim=1)(Y)

这段代码是一个使用UNet3plus架构实现的语义分割的自动编码器。下面是对代码的解释： - UNet3plus类继承自tnn.Module，用于构建UNET3自动编码器。 - 构造函数__init__接受一些参数，包括类别数(n_classes)...

File "F:\Research\code\UNet_LA\utils\Mydataset.py", line 2, in <module> from PIL import Image ImportError: cannot import name 'Image' from 'PIL' (unknown location)

这个错误通常发生在你的代码中导入PIL库时出现问题。它表明无法从PIL库中导入名为Image的模块。这可能是由于您的PIL库版本不兼容或未正确安装所致。 解决此问题的一种方法是确保已正确安装PIL库。...

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder，保存结果的文件夹路径save_folder，以及模型的路径model_path。 函数首先创建了一个占位符input_photo，用于...

ImportError: cannot import name 'Unet_ONNX' from 'unet' (C:\Users\22361\.conda\envs\tools\lib\site-packages\unet\__init__.py)

根据提供的引用内容，您遇到的错误是无法从'unet'模块中导入'Unet_ONNX'。这可能是由于以下原因之一导致的： 1. 模块未正确安装：请确保您已经正确安装了'unet'模块。可以使用以下命令来安装该模块： shell pip ...

oduleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_181/1171594652.py in <module> ----> 1 from paddleseg.models import UNet 2 unet_paddlemodel = UNet(num_classes=2) 3 4 # 打印网络模型参数 5 modelseg = paddle.Model(unet_paddlemodel) ModuleNotFoundError: No module named 'paddleseg'

这个错误提示表明你的代码中使用了 paddleseg 模块，但是你的环境中并没有安装该模块。你可以通过以下命令使用 pip 安装 paddleseg 模块： pip install paddleseg 安装完成后，你可以再次运行代码。...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依