Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/detect.py", line 196, in <module> check_requirements(exclude=('tensorboard', 'pycocotools', 'thop')) File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\utils\general.py", line 121, in check_requirements print(subprocess.check_output(f"pip install '{r}'", shell=True).decode()) File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 415, in check_output return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True, File "D:\Anaconda\lib\subprocess.py", line 516, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command 'pip install 'onnx>=1.8.1'' returned non-zero exit status 105.

时间: 2023-06-27 17:04:50 浏览: 336
这个错误是由于安装 onnx 包时出现了问题。可能是网络连接问题导致安装失败。建议您检查网络连接并重新运行命令。如果问题仍然存在,您可以尝试手动安装 onnx 包。您可以使用以下命令手动安装 onnx 包: ``` pip install onnx==1.8.1 ``` 如果您使用的是 conda 环境,可以使用以下命令: ``` conda install -c conda-forge onnx==1.8.1 ``` 希望这可以帮助您解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/detect_rec_plate.py", line 9, in <module> from models.experimental import attempt_load File "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\models\experimental.py", line 7, in <module>

这个错误提示不够完整,无法判断具体原因。但是根据错误提示的第9行和第7行可以判断,这段代码引用了自定义的模块,并且该自定义模块依赖于其他模块或库。可能是你没有正确安装或配置这些依赖项导致的错误。建议你检查一下依赖项是否都已经正确安装,并且确认路径是否正确。如果问题仍然存在,你可以提供更详细的错误信息,以便更好地诊断问题。

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 10, in lprnet_plate_recognition model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'这段报错是什么意思

这报错意味着你的代码中使用了一个名为"model"的对象,但它是一个有序字典(OrderedDict)类型的对象,该类型没有名为"eval"的属性。这通常表示你的模型没有被正确加载或初始化。你需要检查你的代码,确保正确加载了你的模型,并且确保模型是PyTorch的nn.Module类型的对象,才能调用eval()方法。
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请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

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