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你上面给的代码中from pgmpy.inference import VariableElimination 报错:AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'MachAr'

时间: 2023-10-16 22:11:56 浏览: 188
这个错误通常是由于 `numpy` 版本太低引起的,可以尝试更新 `numpy` 的版本,例如通过以下命令升级 `numpy` 到最新版本: ``` pip install --upgrade numpy ``` 如果仍然出现相同的错误,请尝试重新安装 `pgmpy` 库,例如通过以下命令: ``` pip uninstall pgmpy pip install pgmpy ``` 如果还是不能解决问题,那么可能需要检查其他依赖库的版本是否合适,或者考虑使用其他版本的 `pgmpy` 库。
相关问题

from pgmpy.inference import VariableElimination报错:AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'MachAr'

这个错误通常是因为 numpy 版本过旧导致的。可以尝试通过升级 numpy 来解决问题。 可以使用以下命令来升级 numpy: ``` pip install --upgrade numpy ``` 如果升级 numpy 后仍然有问题,可以考虑升级 pgmpy 或者查看是否有其他依赖库版本过旧导致的问题。

D:\python\lib\site-packages\requests\__init__.py:102: RequestsDependencyWarning: urllib3 (1.26.20) or chardet (5.2.0)/charset_normalizer (2.0.7) doesn't match a supported version! warnings.warn("urllib3 ({}) or chardet ({})/charset_normalizer ({}) doesn't match a supported " A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.0.2 as it may crash. To support both 1.x and 2.x versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0. Some module may need to rebuild instead e.g. with 'pybind11>=2.12'. If you are a user of the module, the easiest solution will be to downgrade to 'numpy<2' or try to upgrade the affected module. We expect that some modules will need time to support NumPy 2. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Downloads\图片方向校正工具.py", line 5, in <module> from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\__init__.py", line 15, in <module> from ._models import ( File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\__init__.py", line 15, in <module> from .doc_img_orientation_classification import DocImgOrientationClassification File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\doc_img_orientation_classification.py", line 15, in <module> from ._image_classification import ( File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\_image_classification.py", line 22, in <module> from .base import PaddleXPredictorWrapper, PredictorCLISubcommandExecutor File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\base.py", line 17, in <module> from paddlex import create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\__init__.py", line 25, in <module> from .inference import create_pipeline, create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\__init__.py", line 16, in <module> from .models import create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\__init__.py", line 26, in <module> from .anomaly_detection import UadPredictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\anomaly_detection\__init__.py", line 15, in <module> from .predictor import UadPredictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\anomaly_detection\predictor.py", line 19, in <module> from ....modules.anomaly_detection.model_list import MODELS File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\__init__.py", line 16, in <module> from .anomaly_detection import UadDatasetChecker, UadEvaluator, UadExportor, UadTrainer File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\__init__.py", line 15, in <module> from .dataset_checker import UadDatasetChecker File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\__init__.py", line 21, in <module> from .dataset_src import anaylse_dataset, check_dataset, convert_dataset, split_dataset File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\dataset_src\__init__.py", line 16, in <module> from .analyse_dataset import anaylse_dataset File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\dataset_src\analyse_dataset.py", line 26, in <module> import matplotlib.pyplot as plt File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 113, in <module> from . import _api, _version, cbook, _docstring, rcsetup File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\rcsetup.py", line 27, in <module> from matplotlib.colors import Colormap, is_color_like File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 56, in <module> from matplotlib import _api, _cm, cbook, scale File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\scale.py", line 22, in <module> from matplotlib.ticker import ( File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\ticker.py", line 138, in <module> from matplotlib import transforms as mtransforms File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\transforms.py", line 49, in <module> from matplotlib._path import ( AttributeError: _ARRAY_API not found Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Downloads\图片方向校正工具.py", line 5, in <module> from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\__init__.py", line 15, in <module> from ._models import ( File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\__init__.py", line 15, in <module> from .doc_img_orientation_classification import DocImgOrientationClassification File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\doc_img_orientation_classification.py", line 15, in <module> from ._image_classification import ( File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\_image_classification.py", line 22, in <module> from .base import PaddleXPredictorWrapper, PredictorCLISubcommandExecutor File "D:\python\lib\site-packages\paddleocr\_models\base.py", line 17, in <module> from paddlex import create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\__init__.py", line 25, in <module> from .inference import create_pipeline, create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\__init__.py", line 16, in <module> from .models import create_predictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\__init__.py", line 26, in <module> from .anomaly_detection import UadPredictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\anomaly_detection\__init__.py", line 15, in <module> from .predictor import UadPredictor File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\inference\models\anomaly_detection\predictor.py", line 19, in <module> from ....modules.anomaly_detection.model_list import MODELS File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\__init__.py", line 16, in <module> from .anomaly_detection import UadDatasetChecker, UadEvaluator, UadExportor, UadTrainer File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\__init__.py", line 15, in <module> from .dataset_checker import UadDatasetChecker File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\__init__.py", line 21, in <module> from .dataset_src import anaylse_dataset, check_dataset, convert_dataset, split_dataset File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\dataset_src\__init__.py", line 16, in <module> from .analyse_dataset import anaylse_dataset File "D:\python\lib\site-packages\paddlex\modules\anomaly_detection\dataset_checker\dataset_src\analyse_dataset.py", line 26, in <module> import matplotlib.pyplot as plt File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 113, in <module> from . import _api, _version, cbook, _docstring, rcsetup File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\rcsetup.py", line 27, in <module> from matplotlib.colors import Colormap, is_color_like File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 56, in <module> from matplotlib import _api, _cm, cbook, scale File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\scale.py", line 22, in <module> from matplotlib.ticker import ( File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\ticker.py", line 138, in <module> from matplotlib import transforms as mtransforms File "D:\python\lib\site-packages\matplotlib\transforms.py", line 49, in <module> from matplotlib._path import ( ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

<think>用户现在遇到了一个导入错误的问题,错误信息显示在加载paddleocr时出现了与numpy和matplotlib相关的问题。首先,我需要分析错误信息。错误信息中提到“AttributeError:_ARRAY_APInotfound”和“ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport”,这通常意味着numpy版本不兼容。用户之前安装了numpy2.0.2,而某些模块(如matplotlib或paddleocr依赖的库)可能尚未兼容这个版本。接下来,查看用户的环境。用户使用的是Windows系统,Python环境安装在D盘的python目录下。错误发生在导入paddleocr时,而paddleocr依赖paddlex,后者又导入了matplotlib,进而触发了numpy的问题。可能的解决方案包括:1.降级numpy到1.x版本,因为许多库尚未支持numpy2.0。2.更新相关库到支持numpy2.0的版本,但可能当前可用版本还不支持。3.检查是否有其他依赖库版本冲突,例如matplotlib或paddle相关的库。用户之前已经安装了paddlepaddle和paddleocr,但可能其他依赖如pyzbar、opencv-python的版本也需要检查。此外,错误中还提到RequestsDependencyWarning,可能与urllib3或chardet版本有关,但主要问题还是numpy。因此,建议用户首先降级numpy到1.21.x或更早的稳定版本,然后重新安装相关依赖,确保所有库兼容。同时,检查是否有其他库需要更新或降级,例如matplotlib可能需要特定版本的numpy支持。最后,确保用户使用的是正确的Python环境,可能存在多个Python版本导致依赖混乱,建议使用虚拟环境来隔离项目依赖。</think>该错误由NumPy 2.0.2与旧版库不兼容导致。请按以下步骤操作: 1. 降级NumPy至1.21.x稳定版: ```bash pip install numpy==1.21.6 ``` 2. 更新matplotlib至兼容版本: ```bash pip install matplotlib==3.5.3 ``` 3. 重新安装paddlepaddle和paddleocr: ```bash pip install --force-reinstall paddlepaddle paddleocr ``` 若问题仍未解决,请尝试: 1. 创建虚拟环境隔离依赖: ```bash python -m venv ocr_env ``` 2. 激活环境后重新安装所有依赖(注意添加`--upgrade --force-reinstall`参数)
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from BaseNN import nn import numpy as np # 初始化模型 model = nn('cls') # 先加载模型权重 model.load('model.pth') # 关键:先加载模型结构+权重 input = '长' result = model.inference(data=input) # 不再需要checkpoint参数 output = result[0] print("output: ", output) index = np.argmax(output) w = model.ix2word[index] print("word:", w) 载入模型中... 载入模型model.pth成功! --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 11 8 model.load('model.pth') # 关键:先加载模型结构+权重 10 input = '长' ---> 11 result = model.inference(data=input) # 不再需要checkpoint参数 13 output = result[0] 14 print("output: ", output) File /opt/conda/envs/mmedu/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py:27, in _DecoratorContextManager.__call__.<locals>.decorate_context(*args, **kwargs) 24 @functools.wraps(func) 25 def decorate_context(*args, **kwargs): 26 with self.__class__(): ---> 27 return func(*args, **kwargs) File /opt/conda/envs/mmedu/lib/python3.8/site-packages/BaseNN/BaseNN.py:1111, in nn.inference(self, data, show, checkpoint, hidden, label, num, return_all_timesteps) 1106 # if len(np.array(data).shape) == 3: 1107 # data = torch.from_numpy(data).unsqueeze(0).permute(0,3,1,2).to(torch.float32).to(self.device) 1108 # else: 1109 data = Variable(torch.tensor(np.array(data)).to(torch.float32)).to(self.device) -> 1111 self.model = self.model.to(self.device) 1112 self.model.eval() 1113 with torch.no_grad(): AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'to'

"""核心检测模块-混合检测器(工业级亚像素精度版)""" import torch import cv2 import numpy as np from typing import List, Tuple from .base_detector import BaseDetector from configs.params import YOLOConfig, TraditionalConfig from core.processing.image_processor import ImageProcessor from core.processing.subpixel_refiner import SubpixelRefiner from ..processing.post_processor import PostProcessor # 定义常量 MULTI_SCALE_FACTORS = [0.8, 1.0, 1.2] # 多尺度因子 SUB_PIX_WIN_SIZE = (5, 5) # 亚像素窗口尺寸 MAX_REFINE_ITER = 50 # 最大亚像素迭代次数 class HybridDetector(BaseDetector): def __init__ (self, yolo_cfg: YOLOConfig, trad_cfg: TraditionalConfig): super().__init__(yolo_cfg.__dict__) self.yolo = self._init_yolo(yolo_cfg) self.processor = ImageProcessor() self.refiner = SubpixelRefiner(trad_cfg) self.post_processor = PostProcessor(trad_cfg) self.min_confidence = max(0.1, yolo_cfg.conf_thres - 0.1) # 动态置信度阈值 def _init_yolo (self, cfg: YOLOConfig): """初始化YOLOv5模型""" try: model = torch.hub.load('D:/Code/yolov5', 'custom', path=cfg.weights, source='local', force_reload=True, autoshape=True) model.conf = cfg.conf_thres model.iou = cfg.iou_thres model.amp = True # 启用自动混合精度 return model except FileNotFoundError as e: print(f"权重文件路径不存在:{e}") except Exception as e: print(f"加载模型时出现其他错误: {e}") return None def detect (self, image: np.ndarray) -> List[Tuple[float, float, float]]: """执行混合检测流程(亚像素精度优化)""" # 预处理 orig_h, orig_w = image.shape[:2] processed = self.processor.enhance_contrast(image) # 专用计量增强 # YOLO 粗检测 with torch.inference_mode(): results = self.yolo(processed, size=640, augment=True) # 启用TTA # 结果解析(兼容不同版本YOLOv5) try: detections = results.pandas().xyxy[0] # 尝试获取DataFrame格式 except AttributeError

关于上面的问题,有没有可能是我运行代码的问题,如果有问题,那大概是哪一个部分出了问题import argparse import csv import os import platform import sys import time from pathlib import Path import torch import serial import cv2 import rospy from std_srvs.srv import Trigger, TriggerResponse from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_box from models.common import DetectMultiBackend from utils.dataloaders import LoadStreams from utils.general import ( LOGGER, Profile, check_img_size, increment_path, non_max_suppression, scale_boxes, xyxy2xywh, ) from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode @smart_inference_mode() class GunControllerNode: def __init__(self, opt): self.opt = opt self.save_img = not opt.nosave self.source = str(opt.source) self.project = opt.project self.name = opt.name self.exist_ok = opt.exist_ok # 初始化变量以跟踪射击状态 self.gun_state = "idle" # idle, firing, cooling self.fire_start_time = 0 self.dt = [Profile(), Profile(), Profile()] # 初始化计时器 # 初始化串口连接 try: self.ser = serial.Serial(opt.port, opt.baudrate, timeout=1) LOGGER.info(f"Successfully opened serial port {opt.port} at {opt.baudrate} baudrate") except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to open serial port {opt.port}: {e}") self.ser = None # 初始化云台角度 self.servo1_angle = 90 # 水平云台 (0-180) self.servo2_angle = 90 # 垂直云台 (70-110) # 跟踪调整状态 self.is_adjusting = False self.adjustment_complete_time = 0 self.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) (self.save_dir / "labels" if opt.save_txt else self.save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) self.device = select_device(opt.device) self.model = DetectMultiBackend(opt.weights, device=self.device, dnn=opt.dnn, data=opt.data, fp16=opt.half) self.stride, self.names, self.pt = self.model.stride, self.model.names, self.model.pt self.imgsz = check_img_size(opt.imgsz, s=self.stride) self.dataset = LoadStreams(self.source, img_size=self.imgsz, stride=self.stride, auto=self.pt) self.vid_path, self.vid_writer = [None] * len(self.dataset), [None] * len(self.dataset) self.model.warmup(imgsz=(1 if self.pt or self.model.triton else len(self.dataset), 3, *self.imgsz)) self.gun_service = rospy.Service('/gun', Trigger, self.gun_callback) rospy.init_node('gun_controller', anonymous=True) self.view_img = opt.view_img self.windows = [] def send_servo_command(self, servo_id, angle): if self.ser is not None: try: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, servo_id, angle, 0x0D, 0x0A]) self.ser.write(cmd) return True except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to send servo command: {e}") return False return False def send_gun_command(self, is_fire): if self.ser is not None: try: if is_fire: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, 0x03, 0x01, 0x0D, 0x0A]) else: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, 0x03, 0x00, 0x0D, 0x0A]) self.ser.write(cmd) return True except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to send gun command: {e}") return False return False def gun_callback(self, req): response = TriggerResponse() try: for path, im, im0s, vid_cap, s in self.dataset: with self.dt[0]: im = torch.from_numpy(im).to(self.model.device) im = im.half() if self.model.fp16 else im.float() im /= 255 if len(im.shape) == 3: im = im[None] with self.dt[1]: pred = self.model(im, augment=self.opt.augment, visualize=self.opt.visualize) with self.dt[2]: pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, self.opt.classes, self.opt.agnostic_nms, max_det=self.opt.max_det) for i, det in enumerate(pred): p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), self.dataset.count p = Path(p) save_path = str(self.save_dir / p.name) txt_path = str(self.save_dir / "labels" / p.stem) + ("" if self.dataset.mode == "image" else f"_{frame}") s += f"{im.shape[2]}x{im.shape[3]} " gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] annotator = Annotator(im0, line_width=self.opt.line_thickness, example=str(self.names)) if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() for c in det[:, 5].unique(): n = (det[:, 5] == c).sum() s += f"{n} {self.names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " max_area = 0 selected_det = None for *xyxy, conf, cls in reversed(det): area = (xyxy[2] - xyxy[0]) * (xyxy[3] - xyxy[1]) if area > max_area: max_area = area selected_det = (xyxy, conf, cls) if selected_det is not None: xyxy, conf, cls = selected_det x_center = float((xyxy[0] + xyxy[2]) / 2) y_center = float((xyxy[1] + xyxy[3]) / 2) cv2.circle(im0, (int(x_center), int(y_center)), 5, (0, 0, 255), -1) H, W = im0.shape[:2] center_x, center_y = W // 2, H // 2 threshold_x = W * 0.05 threshold_y = H * 0.05 CAMERA_OFFSET_ANGLE = -5 # 相机安装导致的固定向右偏移1° pixels_per_degree = W / 60 # 假设水平视场角约60度,计算每度对应的像素值 fixed_offset_pixels = int(CAMERA_OFFSET_ANGLE * pixels_per_degree) # 计算像素偏移量 # 在目标处理部分修改(替换原来的中心线计算) adjusted_center_x = center_x + fixed_offset_pixels # 补偿后的中心位置 cv2.line(im0, (adjusted_center_x, 0), (adjusted_center_x, H), (255, 0, 0), 1) # 用蓝色显示补偿中心线 # 修改目标偏差计算(替换原来的dx计算) dx = x_center - adjusted_center_x # 使用补偿后的中心位置计算偏差 dy = y_center - center_y # 垂直方向保持不变 needs_adjustment = abs(dx) > threshold_x * 0.5 or abs(dy) > threshold_y * 0.5 if needs_adjustment: self.is_adjusting = True if self.gun_state == "firing": self.gun_state = "idle" self.send_gun_command(False) LOGGER.info("Aborting fire due to target movement") if abs(dx) > threshold_x: if dx < 0: self.servo1_angle += 2 else: self.servo1_angle -= 2 self.servo1_angle = max(0, min(180, self.servo1_angle)) self.send_servo_command(0x01, self.servo1_angle) elif abs(dx) > threshold_x * 0.5: if dx < 0: self.servo1_angle += 1 else: self.servo1_angle -= 1 self.servo1_angle = max(0, min(180, self.servo1_angle)) self.send_servo_command(0x01, self.servo1_angle) if abs(dy) > threshold_y: if dy < 0: self.servo2_angle += 2 else: self.servo2_angle -= 2 self.servo2_angle = max(70, min(110, self.servo2_angle)) self.send_servo_command(0x02, self.servo2_angle) elif abs(dy) > threshold_y * 0.5: if dy < 0: self.servo2_angle += 1 else: self.servo2_angle -= 1 self.servo2_angle = max(70, min(110, self.servo2_angle)) self.send_servo_command(0x02, self.servo2_angle) LOGGER.info(f"Adjusting: dx={dx:.1f}, dy={dy:.1f} | Servo angles: {self.servo1_angle}°, {self.servo2_angle}°") else: if self.is_adjusting: self.adjustment_complete_time = time.time() self.is_adjusting = False LOGGER.info("Adjustment completed, waiting 2 seconds before firing") if self.gun_state == "idle" and not self.is_adjusting and time.time() - self.adjustment_complete_time >= 2: if self.send_gun_command(True): self.fire_start_time = time.time() self.gun_state = "firing" LOGGER.info("Firing started") if self.gun_state == "firing" and time.time() - self.fire_start_time >= 2: if self.send_gun_command(False): self.gun_state = "cooling" LOGGER.info("Firing stopped, entering 3-second cooling period") if self.gun_state == "cooling" and time.time() - self.fire_start_time >= 5: self.gun_state = "idle" LOGGER.info("Cooling completed, ready to fire again") else: if self.gun_state in ["firing", "cooling"]: self.send_gun_command(False) self.gun_state = "idle" LOGGER.info("No target detected, gun turned off") response.success = False response.message = "No target detected, gun turned off" return response im0 = annotator.result() if self.view_img: if platform.system() == "Linux" and p not in self.windows: self.windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) LOGGER.info(f"{s}{'' if len(det) else '(no detections), '}{self.dt[1].dt * 1e3:.1f}ms") if self.ser is not None: self.ser.close() response.success = True response.message = "Gun operation completed successfully" except Exception as e: LOGGER.error(f"Error during gun operation: {e}") response.success = False response.message = f"Error during gun operation: {e}" return response def run(self): rospy.spin() def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--weights", nargs="+", type=str, default=Path("target.pt"), help="model path or triton URL") parser.add_argument("--source", type=str, default=Path("0"), help="file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)") parser.add_argument("--data", type=str, default=Path("data/coco128.yaml"), help="(optional) dataset.yaml path") parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", nargs="+", type=int, default=[640], help="inference size h,w") parser.add_argument("--conf-thres", type=float, default=0.25, help="confidence threshold") parser.add_argument("--iou-thres", type=float, default=0.25, help="NMS IoU threshold") parser.add_argument("--max-det", type=int, default=1000, help="maximum detections per image") parser.add_argument("--device", default="", help="cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu") parser.add_argument("--view-img", action="store_true", help="show results") parser.add_argument("--save-txt", action="store_true", help="save results to *.txt") parser.add_argument("--save-conf", action="store_true", help="save confidences in --save-txt labels") parser.add_argument("--save-crop", action="store_true", help="save cropped prediction boxes") parser.add_argument("--nosave", action="store_true", help="do not save images/videos") parser.add_argument("--classes", nargs="+", type=int, help="filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3") parser.add_argument("--agnostic-nms", action="store_true", help="class-agnostic NMS") parser.add_argument("--augment", action="store_true", help="augmented inference") parser.add_argument("--visualize", action="store_true", help="visualize features") parser.add_argument("--update", action="store_true", help="update all models") parser.add_argument("--project", default=Path("runs/detect"), help="save results to project/name") parser.add_argument("--name", default="exp", help="save results to project/name") parser.add_argument("--exist-ok", action="store_true", help="existing project/name ok, do not increment") parser.add_argument("--line-thickness", default=3, type=int, help="bounding box thickness (pixels)") parser.add_argument("--hide-labels", default=False, action="store_true", help="hide labels") parser.add_argument("--hide-conf", default=False, action="store_true", help="hide confidences") parser.add_argument("--half", action="store_true", help="use FP16 half-precision inference") parser.add_argument("--dnn", action="store_true", help="use OpenCV DNN for ONNX inference") parser.add_argument("--port", type=str, default="/dev/gun", help="serial port for servo control") parser.add_argument("--baudrate", type=int, default=115200, help="baud rate for serial communication") opt = parser.parse_args() opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1 return opt def main(opt): controller = GunControllerNode(opt) controller.run() if __name__ == "__main__": opt = parse_opt() main(opt)

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model, doc_id): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) return model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model, doc_id=0) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model, doc_id=1) print(vect1.nbytes) # 查看向量大小 print(vect2.nbytes) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 报错AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv'怎么解决

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<think>好的,我需要帮助用户找到npm的错误调试日志位置,并解决他们遇到的npm错误。首先,用户已经提供了一个具体的日志路径:'D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log',但看起来这个路径可能有问题,因为日期是2025年,这可能是一个示例或输入错误。我需要确认正确的日志路径生成方式。 根据npm的默认配置,日志文件通常位于npm的缓存目录下的_logs文件夹中。默认情况下,Windows系统中npm的缓存路径是%AppData%\npm-cache,而日志文件会以当前日期和
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