‘sudu.h’ not found

如果编译器显示错误 "'sudu.h' not found"，意味着编译器无法找到名为"sudu.h"的头文件。这可能是由于以下原因导致的：

1. 头文件路径错误：请确保你在包含头文件时提供了正确的路径。如果头文件不在当前工作目录下，你需要使用正确的相对路径或绝对路径来包含头文件。

2. 头文件未正确命名：检查头文件的实际命名是否与包含语句中使用的名称完全一致。请注意大小写和拼写错误。

3. 头文件不在预期位置：确保头文件"sudu.h"位于你指定的路径中。如果头文件不在预期位置，请将其移动到正确的位置或更新包含语句中的路径。

4. 头文件未正确创建或保存：检查头文件是否按照正确的语法编写，并且正确地保存在磁盘上。确保没有任何语法错误或文件损坏导致编译器无法读取该头文件。

5. 编译器设置问题：某些编译器可能对于头文件搜索路径或设置有特殊要求。请确保编译器能够正确找到和解析你的头文件。你可以尝试查阅编译器文档，了解如何设置头文件搜索路径或其他相关设置。

如果问题仍然存在，请提供更多关于头文件和编译环境的信息，以便我们更好地帮助你解决问题。

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D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py 2023-05-25 00:57:58.533488: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 7, in <module> predictions = model.predict(input_data) NameError: name 'input_data' is not defined Process finished with exit code 1

这个错误提示是因为在代码中没有定义 `input_data` 变量，导致模型无法预测。你需要检查代码中是否有定义 `input_data` 变量，并且是否在调用 `model.predict()` 方法之前对其进行了赋值。另外，你的 TensorFlow 版本似乎已经使用了 oneDNN 库进行性能优化，如果你在其他操作中也想使用 AVX 和 AVX2 指令，需要使用相应的编译器标志重新构建 TensorFlow。

import tensorflow as tf import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 # 加载模型的权重 model = MyModel() model.load_weights('my_cnn_lstm_model1.h5') # 进行预测 data= data[["本车速度",'车头间距',"原车道前车速度"]] data = data.dropna() print(data.tail())报错D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/model/model/sudu.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 2, in <module> import my_cnn_lstm_model # 导入你自己定义的模型 ModuleNotFoundError: No module named 'my_cnn_lstm_model' Process finished with exit code 1

这个错误提示说明 Python 没有找到名为 `my_cnn_lstm_model` 的模块。请确保该模块存在，并且可以通过 `import my_cnn_lstm_model` 导入。此外，还要确保该模块所在的目录已被添加到 Python 的搜索路径。可以使用以下代码查看 Python 的搜索路径：

import sys
print(sys.path)

如果你的模块不在其中，可以将其所在目录添加到搜索路径中：

import sys
sys.path.append('/path/to/my_module')

其中 `/path/to/my_module` 是 `my_cnn_lstm_model` 所在的目录路径。