直接导入的calibrator.pyd文件无法识别并引入到别的包中
时间: 2024-02-13 09:02:52 浏览: 16
如果你导入calibrator.pyd文件时无法识别并引入到其他包中,可能有以下几个原因:
1. calibrator.pyd文件没有在PYTHONPATH环境变量中。你可以使用以下命令将calibrator.pyd所在的文件夹添加到PYTHONPATH中:
```
$ export PYTHONPATH=/path/to/calibrator:$PYTHONPATH
```
2. calibrator.pyd文件所在的文件夹没有__init__.py文件。请在calibrator.pyd所在的文件夹中创建一个名为__init__.py的空文件。
3. calibrator.pyd文件的名称与导入时的名称不匹配。请确保导入时的名称与calibrator.pyd文件的名称一致。
4. calibrator.pyd文件的权限不正确。请确保calibrator.pyd文件的权限正确,可以使用以下命令更改文件的权限:
```
$ chmod +x /path/to/calibrator.pyd
```
如果以上解决方法都无法解决问题,请提供更多的上下文信息和错误信息,以便我更好地帮助你解决问题。
相关问题
Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/calibrator.cpp.o In file included from /home/leo1/Prometheus/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_tensorrt_server/calibrator.cpp:4:0: /home/leo1/opencv/modules/dnn/include/opencv2/dnn/dnn.hpp:189:9: error: ‘CV_DEPRECATED_EXTERNAL’ does not name a type; did you mean ‘TRT_DEPRECATED_ENUM’?是什麼意思
这个错误是由于在编译过程中,CMake尝试编译`yolov5_tensorrt_server`的时候,其中的`calibrator.cpp`文件包含了`dnn.hpp`头文件,但是编译器在处理这个头文件时,发现其中用到的`CV_DEPRECATED_EXTERNAL`类型未定义,因此报错。
`CV_DEPRECATED_EXTERNAL`是一个OpenCV中的宏定义,用于标记某些API已经被官方弃用,不建议使用。错误信息中提到了`TRT_DEPRECATED_ENUM`,这是NVIDIA TensorRT库中的一个宏定义,与OpenCV中的`CV_DEPRECATED_EXTERNAL`类似。可能是由于版本的问题,编译器建议你替换成`TRT_DEPRECATED_ENUM`。
解决这个错误的方法可以是升级OpenCV和NVIDIA TensorRT库到最新版本,或者在代码中手动将`CV_DEPRECATED_EXTERNAL`替换成`TRT_DEPRECATED_ENUM`,例如:
```
#define CV_DEPRECATED_EXTERNAL TRT_DEPRECATED_ENUM
```
这样可以解决编译错误。
generate_quantization_table 方法 Calibrator.generate_quantization_table(model_proto, calib_dataset, pickle_file_path) 生成量化表。 实参 - model_proto (ModelProto):一个 FP32 ONNX 模型。 - calib_dataset (ndarray):用于计算阈值的校准数据集。数据集越大,生成量化表的时间越长。 - pickle_file_path (string):存储量化参数的 pickle 文件路径。 帮我根据这个说明写一个示例 使用pickle读取X_cal.pkl和y_cal.pkl
好的,以下是一个使用 `generate_quantization_table` 方法,并读取 `X_cal.pkl` 和 `y_cal.pkl` 的示例代码:
```python
import onnx
import numpy as np
import pickle
from calibrator import Calibrator
# 加载 FP32 ONNX 模型
model_path = 'model.onnx'
model_proto = onnx.load(model_path)
# 加载校准数据集
X_cal_path = 'X_cal.pkl'
y_cal_path = 'y_cal.pkl'
with open(X_cal_path, 'rb') as f:
X_cal = pickle.load(f)
with open(y_cal_path, 'rb') as f:
y_cal = pickle.load(f)
# 指定 pickle 文件路径
pickle_file_path = 'quantization_table.pickle'
# 创建 Calibrator 对象
calib = Calibrator()
# 生成量化表
calib.generate_quantization_table(model_proto, X_cal, pickle_file_path)
```
在此示例中,我们使用 `pickle.load` 方法从 `X_cal.pkl` 和 `y_cal.pkl` 文件中加载校准数据集。然后,我们指定了一个 pickle 文件路径,用于存储生成的量化参数。最后,我们创建了一个 Calibrator 对象,并调用 `generate_quantization_table` 方法来生成量化表。
请注意,这只是一个示例代码,并不能保证完全符合您的实际需求。您可能需要根据您的具体情况进行一些修改和调整。