File "C:\Users\lenovo\.conda\envs\sjrpytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 309, in __init__ super().__init__(
时间: 2023-11-09 19:05:24 浏览: 57
这段引用提到了两个文件和一段代码报错。其中,第一个文件路径是D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch_gpu\Lib\site-packages\torch,这是PyTorch深度学习框架的安装路径。第二个文件路径是C:\Users\Administrator\.cache\torch\hub\pytorch_vision_master\hubconf.py,这是PyTorch官方提供的一个模型库,可以通过该库下载和使用深度学习模型。而第二个引用中提到的是一个模型下载的过程,该模型是deeplabv3_resnet101_coco,用于图像分割任务。
至于报错的代码部分,是在torchvision.datasets.folder.py文件中的__init__函数中出现的。这个函数是用于读取文件夹中的图像数据集的,可能是由于文件夹中的数据格式不符合要求导致的报错。需要进一步检查数据集的格式是否正确。
相关问题
系统找不到指定的路径。 Traceback (most recent call last): File "C:\fenzi\reinvent-randomized-master\create_randomized_smiles.py", line 56, in <module> SPARK, SC = us.SparkSessionSingleton.get("create_randomized_smiles") File "C:\fenzi\reinvent-randomized-master\utils\spark.py", line 27, in get session = session.getOrCreate() File "C:\Users\user\.conda\envs\reinvent-randomized\lib\site-packages\pyspark\sql\session.py", line 228, in getOrCreate sc = SparkContext.getOrCreate(sparkConf) File "C:\Users\user\.conda\envs\reinvent-randomized\lib\site-packages\pyspark\context.py", line 384, in getOrCreate SparkContext(conf=conf or SparkConf()) File "C:\Users\user\.conda\envs\reinvent-randomized\lib\site-packages\pyspark\context.py", line 144, in __init__ SparkContext._ensure_initialized(self, gateway=gateway, conf=conf) File "C:\Users\user\.conda\envs\reinvent-randomized\lib\site-packages\pyspark\context.py", line 331, in _ensure_initialized SparkContext._gateway = gateway or launch_gateway(conf) File "C:\Users\user\.conda\envs\reinvent-randomized\lib\site-packages\pyspark\java_gateway.py", line 105, in launch_gateway time.sleep(0.1) KeyboardInterrupt
看起来你在使用 create_randomized_smiles.py 文件运行程序时出现了错误。错误提示显示系统找不到指定的路径。这可能是由于你的文件路径设置不正确所致。你可以检查一下代码中指定的路径是否正确,或者确认你是否有权限访问这个路径。此外,错误提示还包括一个 KeyboardInterrupt,这可能是由于你在程序运行时按下了 Ctrl+C 键,导致程序被中断。如果你需要更多帮助,请提供更多信息。
Requirement already satisfied: protobuf in c:\users\cy\.conda\envs\pytorch-gpu\lib\site-packages (3.19.6)
根据引用,在安装pytorch之前,需要使用pip来安装tensorflow-gpu的特定版本。这是因为在使用conda安装pytorch后,安装tensorflow-gpu可能会导致错误。所以,你需要运行以下命令来安装tensorflow-gpu==2.3.0版本:pip install tensorflow-gpu==2.3.0。
另外,根据引用,当你安装Python解释器之后,在其他地方安装Anaconda时,Anaconda自带了numpy包。因此,在安装pytorch之前,你不需要再次手动安装numpy。
最后,根据引用,如果你要安装pytorch的GPU版本,可以使用官方提供的conda命令来安装:conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch。如果你使用的是清华源,你也可以使用相应的命令进行安装。
综上所述,根据你提供的引用,你已经满足了protobuf的要求,并且可以继续进行后续的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Anaconda搭建深度学习环境py 3.7:tensorflow-gpu2.3.0、pytorch1.12.1_gpu版本;(使用conda下载cuda和...](https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/128841527)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Requirement already satisfied:](https://download.csdn.net/download/weixin_38704857/14884681)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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