from utils.config import args_parser,这样调用python报错找不到utils.config模块,utils不是一个包

时间: 2024-02-13 11:05:11 浏览: 24
这个问题可能是由于Python解释器无法正确地识别`utils`包导致的。为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确认`utils`包确实存在,并且它的路径被添加到了Python解释器的搜索路径中。可以在Python交互式终端中使用以下代码来确认: ```python import sys print(sys.path) ``` 确认`utils`包所在的路径是否出现在这个列表中。 2. 确认`config.py`文件存在于`utils`包中。如果不存在,那么你需要创建这个文件并添加`args_parser`函数。 3. 确认你的代码中使用的引入语句是正确的。根据你的描述,应该是`from utils.config import args_parser`,请确认这个语句是否正确。 如果你还是无法解决问题,可以考虑提供更多的上下文或者错误信息,这样我可以更好地帮助你解决问题。
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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

把原始代码转换为PaddlePaddle 2.2.2 的代码如下: ```python import os import time import argparse import glob import cv2 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 from paddle import nn from paddle.optimizer import optim paddle.set_device('gpu') 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() 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 num_epochs = args.num_epochs train_dataset = DatasetDenoising(gt_paths, ps=ps) train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) model = RViDeNet() model.train() optimizer = optim.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters()) writer = SummaryWriter() for epoch in range(num_epochs): epoch_start_time = time.time() epoch_loss = 0 for i, (noisy_patches, gt_patches) in enumerate(train_loader()): noisy_patches = paddle.to_tensor(noisy_patches) gt_patches = paddle.to_tensor(gt_patches) output = model(noisy_patches) loss = nn.functional.mse_loss(output, gt_patches) optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() epoch_loss += loss epoch_time = time.time() - epoch_start_time epoch_loss = epoch_loss / len(train_loader) print("Epoch [{}/{}] Loss: {:.5f} [{:.2f}s]".format(epoch + 1, num_epochs, epoch_loss, epoch_time)) writer.add_scalar("Loss/train", epoch_loss, epoch + 1) if (epoch + 1) % 10 == 0: model_path = os.path.join(save_dir, 'RViDeNet_epoch{}.pdparams'.format(epoch + 1)) paddle.save(model.state_dict(), model_path) print("Saving model to: {}".format(model_path)) writer.close() ```

device = torch_utils.select_device(opt.device) NameError: name 'opt' is not defined

### 回答1: 这个错误通常是因为你没有在代码中定义 `opt` 变量,但是在后面的代码中又使用了它。`opt` 通常是一个存储程序运行选项的变量。你需要在代码中找到 `opt` 的定义,或者手动定义一个 `opt` 变量并设置它的值,使得程序正确运行。 一般来说,你应该在程序的开头定义 `opt`,例如: ``` import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--device', type=str, default='cpu', help='选择计算设备') # 添加其他选项 opt = parser.parse_args() ``` 在这个例子中,我们使用 `argparse` 模块来解析命令行参数,并将结果保存在 `opt` 变量中。你可以根据自己的需求来定义 `opt`,只要保证在代码中使用之前进行定义即可。 ### 回答2: 在这个错误提示中,我们可以看到 `NameError: name 'opt' is not defined`。这个错误的意思是在这个代码行中,`opt` 这个变量没有被定义。所以,我们需要检查一下这段代码中是否定义了 `opt`。 首先,我们需要确认 `torch_utils.select_device` 是一个来自于 `torch_utils` 模块的函数。如果是的话,我们需要找到当前代码的导入语句,看是否正确导入了 `torch_utils` 模块。 其次,我们需要找到在调用 `torch_utils.select_device` 之前是否有一个 `opt` 变量的定义。根据错误提示,这里可能发生在 `device = torch_utils.select_device(opt.device)` 这个语句之前。我们需要检查一下是否在之前的代码行中定义了 `opt` 变量,如果没有定义,那么需要先定义 `opt` 变量。 当我们找到了 `opt` 变量的定义之后,我们可以继续检查一下它的值,确保它是一个具有 `device` 属性的对象。如果 `opt` 变量没有 `device` 属性,那么将会导致这个错误。在这种情况下,我们需要修改 `opt` 变量的定义,使其具有一个合适的 `device` 属性。 总的来说,解决这个问题的关键是确保正确导入了模块并定义了合适的 `opt` 变量。 ### 回答3: 错误的原因是在调用 `torch_utils.select_device(opt.device)` 函数时,没有定义变量 `opt`。变量 `opt` 可能是用于存储设备类型选项的对象或字典。修复此错误的方法取决于 `opt` 的定义方式。 如果 `opt`是一个对象,你需要确保在调用 `torch_utils.select_device()` 之前对 `opt` 进行初始化。例如: ```python import torch_utils # 初始化opt对象 opt = Option() # 假设Option是opt的类 # 调用select_device函数 device = torch_utils.select_device(opt.device) ``` 如果 `opt` 是一个字典,你需要确保在调用 `torch_utils.select_device()` 之前对 `opt` 进行定义和赋值。例如: ```python import torch_utils # 定义opt字典 opt = { 'device': 'cuda' # 或其他设备类型选项 } # 调用select_device函数 device = torch_utils.select_device(opt['device']) ``` 总之,修复此错误的方法是确保在调用 `torch_utils.select_device()` 之前正确定义并赋值了 `opt`。

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import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

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