from spdx.utils import License，找不到License

如果您在使用`from spdx.utils import License`时出现了找不到License的错误，可能是您的代码环境缺少相关的依赖。请确认您已经正确安装了spdx包和所有依赖项。另外，建议使用`from spdx import utils`来导入`License`，因为在最新版本的spdx中，`License`已经移动到`spdx.document`模块中了，从而避免了一些导入问题。您可以使用以下代码进行导入：

from spdx import utils

然后，您可以使用`utils.License`来访问`License`。

相关问题

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

这个错误是由于缺少 `torchvision` 模块引起的。`torchvision` 是 PyTorch 的一个扩展库，提供了一些图像处理和计算机视觉相关的功能，包括图像变换、数据集加载等。

要解决这个问题，您可以尝试通过运行以下命令来安装 `torchvision`：

pip install torchvision

如果您正在使用 Anaconda 环境，可以运行以下命令：

conda install torchvision -c pytorch

安装完毕后，重新运行代码，应该就能成功导入 `torchvision` 模块了。

D:\common_ht\cqhc-common\src\main\java\com\cqhc\utils\FileUtil.java:1698:31 java: io.swagger.annotations.License是抽象的; 无法实例化

根据你提供的错误信息，`io.swagger.annotations.License` 是一个抽象类，无法直接实例化。

这个错误通常出现在你尝试使用 `new` 关键字直接实例化抽象类的对象时。抽象类是一种不能被实例化的类，它只能被其他类继承并实现其抽象方法。

要解决这个问题，你需要创建一个具体的子类来继承 `io.swagger.annotations.License`，并实现它的抽象方法。具体的子类可以提供特定的实现。

以下是一个示例代码，展示如何创建一个具体的子类来使用 `io.swagger.annotations.License`：

import io.swagger.annotations.License;

public class MyLicense extends License {
    @Override
    public String name() {
        return "My License";
    }

    @Override
    public String url() {
        return "https://example.com/license";
    }
}

然后，你可以通过实例化 `MyLicense` 类来使用 `io.swagger.annotations.License` 的功能：

MyLicense license = new MyLicense();
String licenseName = license.name();
System.out.println(licenseName); // 输出 "My License"

请注意，具体的子类必须实现抽象类中的所有抽象方法，否则会导致编译错误。

希望这可以帮助你解决问题。如果你还有其他疑问，请随时提问。