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

时间: 2023-11-19 16:56:50 浏览: 62
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,可以尝试重新安装它:`pip uninstall pillow`,然后再次安装:`pip install pillow` 3. 检查你的Python环境是否正确配置。确保你的Python环境变量和路径设置正确,并且没有冲突。 4. 如果你使用的是Conda环境,可以尝试在新的环境中重新安装PIL库:`conda create --name pillow_env pillow`,然后在新环境中运行你的代码。 如果以上方法都没有解决问题,请提供更多关于你的环境和代码的详细信息,以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

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Python脚本,导入了一些需要的模块和库,包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类,如utils.io、dataset、network等。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?

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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

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