import osos.environ['DYLD_LIBRARY_PATH']='/usr/local/opt/libomp/lib'import lightgbm as lgb dlopen(/Users/sentianzhenping/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 0x0006): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib Referenced from: /Users/sentianzhenping/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so Reason: tried: '/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/local/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/lib/libomp.dylib' (no such file)

时间: 2023-06-28 09:14:08 浏览: 162
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详谈Python3 操作系统与路径 模块(os / os.path / pathlib)

你需要将设置 `DYLD_LIBRARY_PATH` 的代码放在 `import lightgbm` 语句之前。请修改代码如下： ```python import os os.environ['DYLD_LIBRARY_PATH']='/usr/local/opt/libomp/lib' import lightgbm as lgb ``` 这样就先设置好了 `DYLD_LIBRARY_PATH` 环境变量，然后再导入 LightGBM 库，就可以顺利加载共享库了。
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import lightgbm as lgb OSError: dlopen(/Users/sentianzhenping/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 0x0006): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib Referenced from: /Users/sentianzhenping/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so Reason: tried: '/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/local/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/lib/libomp.dylib' (no such file)

这个错误提示显示 LightGBM 在加载共享库时出现了问题。...os.environ['DYLD_LIBRARY_PATH']='/usr/local/opt/libomp/lib' import lightgbm as lgb 这样就可以在 Python 中使用 LightGBM 了。

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

import numpy as np from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr, compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * import paddle ...

import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") img_path = r'test.png' result = ocr.ocr(img_path, det=True, cls=True) for line in result: print(line) # 显示结果 from PIL import Image image = Image.open(img_path).convert('RGB') boxes = [line[0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result] scores = [line[1][1] for line in result] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('结果.jpg')

这段代码使用 PaddleOCR 库对一张图片进行 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）操作，并将识别结果保存为图片。具体来说，代码首先导入所需的库，然后创建一个 PaddleOCR 对象，并指定要识别的图片...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 batch_size = 1024 epochs = 5 hidden_units = [256, 128] learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.2 # Load data train_data, test_data, feature_columns = load_data(file_train, file_test, read_...

请解释以下代码base_path=os.environ.get("BASE_PATH",'../data/') data_path=os.path.join(base_path+"lab5/") result_path="result" img_path="img" os.makedirs(result_path, exist_ok=True)

- base_path=os.environ.get("BASE_PATH",'../data/')：首先尝试从环境变量中读取名为 BASE_PATH 的变量的值，如果没有则使用默认值 ../data/。这个变量代表数据文件夹的路径。 - data_path=os.path.join...

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import os BATCH_SIZE = 64 EPOCHS = 50 IMG_HEIGHT = ...

from nltk.parse import stanford import os root = './' parser_path = root + 'stanford-parser.jar' model_path = root + 'stanford-parser-3.8.0-models.jar' if not os.environ.get('JAVA_HOME'): print("heh") JAVA_HOME = 'C:\Program Files\Java\jdk-17.0.2' os.environ['JAVA_HOME'] = JAVA_HOME pcfg_path = 'edu\stanford\nlp\models\lexparser\chinesePCFG.ser.gz' parser = stanford.StanfordDependencyParser(path_to_jar=parser_path,path_to_models= model_path,model_path=pcfg_path) sentence = parser.raw_parse(seg_str) for line in sentence: print("heh") print(line) line.draw()

此外，你还需要确认 path_to_jar 和 path_to_models 参数传入的路径是否正确。最后，你可能需要使用双斜杠或者原始字符串来表示 Windows 路径，例如 C:\\Program Files\\Java\\jdk-17.0.2 或者 r'C:\Program ...

import os import sys import PyQt5 dirname = os.path.dirname(PyQt5.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname,'Qt', 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path from PyQt5 import QtWidgets app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

这段代码是用来创建一个基于PyQt5的GUI应用程序，并且设置QT的平台插件路径。...接着，将该路径设置到环境变量QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH中。最后，使用QtWidgets模块创建一个QApplication对象，启动GUI应用程序。

解释一下BATCH_SIZE = 100 SEQ_SIZE = 1 learning_rate = 0.0001 PATH_SAVE = './model/convGRU_model.t7' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

BATCH_SIZE = 100表示每次训练时输入的数据集大小为100，SEQ_SIZE = 1表示输入数据序列的长度为1，learning_rate = 0.0001表示学习率，即控制参数更新的速率，在每次迭代中会对参数进行微调，PATH_SAVE = './model/...

cfg.DIST_INIT_PATH = "tcp://{}:12399".format(os.environ["SLURMD_NODENAME"])

cfg.DIST_INIT_PATH = "tcp://{}:12399".format(os.environ["SLURMD_NODENAME"]) 是一段Python代码，其功能是设置分布式初始化路径。具体来说，它使用了format()方法将{}替换为os.environ["SLURMD_NODENAME"]的值，...

dirname = os.path.dirname('PyQt5'.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path

根据您提供的代码，您正在使用 os.path 模块来获取一个名为 'PyQt5' 的模块的文件路径，并将其用于设置 QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH 环境变量。 然而，问题可能出在您尝试获取 'PyQt5' 模块的文件路径时。'...

export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/mylibs/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 这句话怎么用python脚本来写

os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = ld_library_path + ':' + os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '') # 打印确认设置 print(f"LD_LIBRARY_PATH set to: {os.environ['LD_LIBRARY_PATH']}") # 如果你想在后续的所有...

"""Activate virtualenv for current interpreter: Use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}). This can be used when you must use an existing Python interpreter, not the virtualenv bin/python. """ import os import site import sys try: abs_file = os.path.abspath(__file__) except NameError: raise AssertionError("You must use exec(open(this_file).read(), {'__file__': this_file}))") bin_dir = os.path.dirname(abs_file) base = bin_dir[: -len("Scripts") - 1] # strip away the bin part from the __file__, plus the path separator # prepend bin to PATH (this file is inside the bin directory) os.environ["PATH"] = os.pathsep.join([bin_dir] + os.environ.get("PATH", "").split(os.pathsep)) os.environ["VIRTUAL_ENV"] = base # virtual env is right above bin directory # add the virtual environments libraries to the host python import mechanism prev_length = len(sys.path) for lib in "..\Lib\site-packages".split(os.pathsep): path = os.path.realpath(os.path.join(bin_dir, lib)) site.addsitedir(path.decode("utf-8") if "" else path) sys.path[:] = sys.path[prev_length:] + sys.path[0:prev_length] sys.real_prefix = sys.prefix sys.prefix = base

这段代码是用来激活当前解释器的虚拟环境的。...代码中使用了os、site和sys模块。首先，通过os模块获取当前文件的绝对路径，然后通过切片操作获取虚拟环境的根目录。最后，可以使用这个根目录来激活虚拟环境。

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

这段代码是一个 PyTorch 训练脚本的一部分。首先，它通过 argparse 模块解析命令行参数。然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。...

os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ';' + dir_path + '/../../x64/Release;' + dir_path + '/../../bin;'

- dir_path/../../x64/Release - dir_path/../../bin The semicolon (;) is used as a separator between different directories in the PATH variable. Assuming that dir_path is a variable that holds the ...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'：根据命令行参数的值，构建一个路径字符串，并将其赋值给args.root_model。 - os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)：创建一个...

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