H:\soft\conda3\envs\chat311\python.exe "D:/soft/PyCharm 2024.3.3/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_pytest_runner.py" --path H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py Testing started at 19:31 ... Launching pytest with arguments H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py --no-header --no-summary -q in H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏 ============================= test session starts ============================= collecting ... t4.py:None (t4.py) t4.py:34: in <module> teacher_model = torch.load('teacher_model_full.pth') H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1360: in load return _load( H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1848: in _load result = unpickler.load() H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1837: in find_class return super().find_class(mod_name, name) E AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__' from 'D:\\soft\\PyCharm 2024.3.3\\plugins\\python-ce\\helpers\\pycharm\\_jb_pytest_runner.py'> collected 0 items / 1 error !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ========================= 1 warning, 1 error in 2.09s ========================= Process finished with exit code 2

时间: 2025-06-10 21:43:54 浏览: 7
### 解决方案 在使用 `torch.load` 加载模型时,出现 `AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__'>` 错误的原因通常是由于加载的模型类定义未被正确导入或识别。以下是解决该问题的具体方法: #### 1. 确保模型类定义在同一模块中 如果保存模型和加载模型的代码位于不同的文件中,必须确保保存模型时所使用的模型类定义(如 `TeacherModel`)在加载模型的文件中也可以被正确导入。例如,假设 `TeacherModel` 定义在 `train.py` 文件中,则需要将 `train.py` 中的 `TeacherModel` 类导入到加载模型的文件中[^2]。 ```python # 在加载模型的文件中导入 TeacherModel 类 from train import TeacherModel model = torch.load('model.pth') ``` #### 2. 使用自定义类实例化后再加载状态字典 另一种方法是先实例化模型类,然后加载模型的状态字典。这种方法可以避免直接加载整个模型对象时引发的错误[^3]。 ```python from train import TeacherModel # 实例化模型 model = TeacherModel() # 加载状态字典 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) ``` #### 3. 检查保存模型的方式 在保存模型时,推荐仅保存模型的状态字典而非整个模型对象。这样可以减少依赖于特定模块结构的问题[^1]。 ```python torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') ``` #### 4. 调整测试框架的执行环境 如果问题发生在 Pytest 运行时,可能是因为 Pytest 的执行环境与训练脚本的环境不同。可以通过以下方式调整: - **确保模块路径一致**:确认 `train.py` 和运行 Pytest 的脚本位于相同的 Python 模块路径下。 - **动态导入**:在测试脚本中动态导入模型类。 ```python import importlib # 动态导入模型类 train_module = importlib.import_module('train') TeacherModel = getattr(train_module, 'TeacherModel') # 加载模型 model = TeacherModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) ``` ### 注意事项 - 如果模型类定义在主脚本(`__main__`)中,建议将其移至独立的模块文件中以避免加载时的命名空间问题。 - 确保保存和加载模型时使用的 PyTorch 版本一致,否则可能会引发兼容性问题。 ```python # 示例代码:完整加载流程 from train import TeacherModel def load_model(path): model = TeacherModel() model.load_state_dict(torch.load(path)) return model if __name__ == "__main__": model = load_model('model.pth') ```
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C:\Users\Administrator\.conda\envs\pytorch\python.exe "D:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2024.1.3/plugins/python/helpers/pydev/pydevconsole.py" --mode=client --host=127.0.0.1 --port=65099 import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend(['C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject']) PyDev console: starting. Python 3.11.9 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Apr 19 2024, 16:40:41) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 >>> runfile('C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject\\multi-modual classifiacation\\multi-modual.py', wdir='C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject\\multi-modual classifiacation') Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\multi-modual classifiacation\multi-modual.py", line 26, in <module> response = openai.Completion.create( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\.conda\envs\pytorch\Lib\site-packages\openai\lib\_old_api.py", line 39, in __call__ raise APIRemovedInV1(symbol=self._symbol) openai.lib._old_api.APIRemovedInV1: You tried to access openai.Completion, but this is no longer supported in openai>=1.0.0 - see the README at https://github.com/openai/openai-python for the API. You can run openai migrate to automatically

代码:import re#导入正则表达式库,用于字符串匹配和处理 import pandas as pd#导入pandas,并命名为pd,用于数据处理和分析 import bs4#导入beautifulsoup,用于解析HTML和XML文档 import requests#导入requests,用于发送HTTP/1.1请求,获取网页内容 import spacy#导入spacy,用于自然语言处理 from spacy import displacy#导入displacy,用于可视化实体 nlp = spacy.load('en_core_web_sm')#加载spacy预训练模型 from spacy.matcher import Matcher#导入Matcher,用于创建自定义规则匹配实体 from spacy.tokens import Span#导入Span,用于创建自定义实体类 import networkx as nx#导入networkx,用于创建和操作复杂网格结构数据 import matplotlib.pyplot as plt#导入matplotlib,用于数据可视化 from tqdm import tqdm#导入tqdm,用于进度条显示 # pd.set_option('display.max_colwidth', 200) # %matplotlib inline doc=nlp(u'I am flying to Frisco') print([w.text for w in doc]) 报错:D:\anacoda\envs\NLPtest\python.exe D:\pycharm\NLPtest\nlptest.py D:\pycharm\PyCharm 2024.2.1\plugins\python-ce\helpers\pycharm_display\datalore\display\supported_data_type.py:6: UserWarning: The NumPy module was reloaded (imported a second time). This can in some cases result in small but subtle issues and is discouraged. import numpy Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\NLPtest\nlptest.py", line 5, in <module> import spacy#导入spacy,用于自然语言处理 ^^^^^^^^^^^^ File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\spacy\__init__.py", line 10, in <module> from thinc.api import prefer_gpu, require_gpu, require_cpu # noqa: F401 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\thinc\__init__.py", line 5, in <module> from .config import registry File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\thinc\config.py", line 10, in <module> from pydantic import BaseModel, create_model, ValidationError, Extra File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\pydantic\__init__.py", line 421, in __getattr__ module = import_module(module_name, package=package) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 29, in <module> import pydantic_core File "D:\anacoda\envs\NLPtest\Lib\site-packages\pydantic_core\__init__.py", line 6, in <module> from ._pydantic_core import ( ModuleNotFoundError: No module named 'pydantic_core._pydantic_core' 进程已结束,退出代码为 1

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3526, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-fcb2e09ebcfb>", line 1, in <module> runfile('D:/实验数据/代码/tarnsform/con_transformer1.py', wdir='D:/实验数据/代码/tarnsform') File "D:\pycharm\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\pycharm\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:/实验数据/代码/tarnsform/con_transformer1.py", line 673, in <module> plt.figure(1) File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1027, in figure manager = new_figure_manager( File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 549, in new_figure_manager _warn_if_gui_out_of_main_thread() File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 526, in _warn_if_gui_out_of_main_thread canvas_class = cast(type[FigureCanvasBase], _get_backend_mod().FigureCanvas) File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 358, in _get_backend_mod switch_backend(rcParams._get("backend")) File "C:\Users\Wangjiajun\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 416, in switch_backend canvas_class = module.FigureCanvas AttributeError: module 'backend_interagg' has no attribute 'FigureCanvas'

C:\Users\12114\anaconda3\envs\Missyao\python.exe "D:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2023.1/plugins/python/helpers/pydev/pydevconsole.py" --mode=client --host=127.0.0.1 --port=13819 import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend(['D:\\py\\pythonProject1']) PyDev console: starting. Python 3.11.12 | packaged by conda-forge | (main, Apr 10 2025, 22:09:00) [MSC v.1943 64 bit (AMD64)] on win32 runfile('D:\\py\\pythonProject1\\tem相关性.py', wdir='D:\\py\\pythonProject1') Warning 3: Cannot find gdalvrt.xsd (GDAL_DATA is not defined) Traceback (most recent call last): File "rasterio\\_base.pyx", line 310, in rasterio._base.DatasetBase.__init__ File "rasterio\\_base.pyx", line 221, in rasterio._base.open_dataset File "rasterio\\_err.pyx", line 359, in rasterio._err.exc_wrap_pointer rasterio._err.CPLE_OpenFailedError: vegetation.tif: No such file or directory During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\py\pythonProject1\tem相关性.py", line 46, in <module> calculate_correlation_tif( File "D:\py\pythonProject1\tem相关性.py", line 8, in calculate_correlation_tif with rasterio.open(veg_tif) as src_veg: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\12114\anaconda3\envs\Missyao\Lib\site-packages\rasterio\env.py", line 463, in wrapper return f(*args, **kwds) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\12114\anaconda3\envs\Missyao\Lib\site-packages\rasterio\__init__.py", line 356, in open dataset = DatasetReader(path, driver=driver, sharing=sharing, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "rasterio\\_base.pyx", line 312, in rasterio._base.DatasetBase.__init__ rasterio.errors.RasterioIOError: vegetation.tif: No such file or directory

Initializing NUTS using jitter+adapt_diag... C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pytensor\link\c\cmodule.py:2968: UserWarning: PyTensor could not link to a BLAS installation. Operations that might benefit from BLAS will be severely degraded. This usually happens when PyTensor is installed via pip. We recommend it be installed via conda/mamba/pixi instead. Alternatively, you can use an experimental backend such as Numba or JAX that perform their own BLAS optimizations, by setting pytensor.config.mode == 'NUMBA' or passing mode='NUMBA' when compiling a PyTensor function. For more options and details see https://pytensor.readthedocs.io/en/latest/troubleshooting.html#how-do-i-configure-test-my-blas-library warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2025.1.1.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1570, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2025.1.1.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\35323\PycharmProjects\PythonProject1\bayes.py", line 28, in <module> trace = pm.sample( draws=2000, ...<3 lines>... return_inferencedata=True ) File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 832, in sample initial_points, step = init_nuts( ~~~~~~~~~^ init=init, ^^^^^^^^^^ ...<9 lines>... **kwargs, ^^^^^^^^^ ) ^ File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 1605, in init_nuts initial_points = _init_jitter( model, ...<4 lines>... logp_fn=model_logp_fn, ) File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\sampling\mcmc.py", line 1486, in _init_jitter model.check_start_vals(point) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^ File "C:\Users\35323\anaconda3\envs\py01\Lib\site-packages\pymc\model\core.py", line 1790, in check_start_vals raise SamplingError( ...<4 lines>... ) pymc.exceptions.SamplingError: Initial evaluation of model at starting point failed! Starting values: {'theta_interval__': array(nan), 'phi_interval__': array(-3.38044331)} Logp initial evaluation results: {'theta': np.float64(nan), 'phi': np.float64(-4.74)} You can call model.debug() for more details. python-BaseException

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局域网共享问题一站式解决指南

在现代办公和家庭环境中,局域网(LAN)是一个常见的配置,它允许多台设备共享数据、打印机、互联网连接等资源。但是,有时候局域网中的设备可能无法访问共享资源,这可能是由于各种原因造成的,包括但不限于网络配置错误、权限设置不当、防火墙设置或者系统设置问题。为此,局域网共享工具应运而生,用于解决这类问题,确保网络内的设备可以顺利地访问共享资源。 ### 知识点一:局域网共享资源访问问题的原因 1. **网络配置错误**:IP地址配置错误、子网掩码不正确或默认网关配置不当都可能导致局域网共享资源无法访问。 2. **文件共享权限设置不当**:如果共享资源的权限设置不允许其他用户或设备访问,那么即使网络配置正确,也无法实现共享。 3. **用户账户控制问题**:在Windows系统中,用户账户控制(UAC)可能会限制某些网络操作,特别是在连接到其他电脑的共享资源时。 4. **防火墙和安全软件**:防火墙设置可能会阻止设备间的数据共享,安全软件有时也会错误地将网络共享访问视为安全威胁。 5. **操作系统问题**:不同版本的Windows或其他操作系统可能在处理网络共享时有所不同,这可能需要特定的配置来实现兼容性。 ### 知识点二:局域网共享工具的作用与功能 局域网共享工具通常具备以下功能,帮助用户解决访问共享资源的难题: 1. **诊断网络连接问题**:这些工具能够帮助用户检测并解决网络连接问题,例如通过ping命令检查网络连通性。 2. **显示可用共享资源**:提供一个界面让用户能够查看局域网内所有的共享资源。 3. **修改共享权限**:允许用户设置或修改文件和文件夹的共享权限,确保其他用户可以根据需要访问共享资源。 4. **映射网络驱动器**:将网络共享资源映射为本地驱动器,方便用户像操作本地资源一样操作网络共享资源。 5. **修复注册表设置**:一些共享工具能够自动修复导致共享问题的Windows注册表设置。 ### 知识点三:如何使用局域网共享工具 1. **安装和运行工具**:首先从可靠的来源下载局域网共享工具,并按照说明进行安装。安装完成后,运行工具并确保它具有足够的权限。 2. **诊断网络问题**:运行工具提供的诊断功能,检查网络连接状态。如果是由于网络问题导致无法访问共享资源,工具将提供修复选项。 3. **查看和修改共享设置**:使用工具提供的共享资源查看和管理功能,确保所有需要共享的文件和文件夹都正确配置了共享权限。 4. **映射网络驱动器**:如果经常需要访问特定的共享资源,可以使用工具将该资源映射为一个网络驱动器,简化访问过程。 5. **修复注册表问题**:如果问题依旧,可以尝试工具提供的注册表修复功能,以解决潜在的Windows注册表错误。 ### 知识点四:预防共享问题的策略 为了避免遇到共享资源无法访问的问题,可以采取以下预防措施: 1. **定期检查网络配置**:确保网络中所有设备的IP地址、子网掩码、默认网关及DNS服务器设置正确无误。 2. **实施一致的权限管理**:在设置共享资源时,坚持一致的权限管理策略,确保资源的所有者、组和其他用户都有适当的权限。 3. **调整防火墙设置**:根据实际情况调整防火墙设置,确保网络共享的端口没有被阻塞。 4. **保持系统更新**:保持操作系统和相关软件的最新更新,以避免因软件过时而引起的兼容性问题。 5. **备份注册表**:在进行注册表更改之前,备份Windows注册表,以防修复过程中出现意外,需要恢复。 通过以上知识的了解和应用,用户可以更有效地使用局域网共享工具解决网络资源共享问题,并采取措施预防此类问题的发生,确保网络环境的顺畅运作。
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