from ultralytics.utils.patches import torch_load ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.utils'

时间: 2025-07-11 12:06:40 浏览: 10
在使用 `ultralytics` 库时，遇到的 `ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.utils'` 通常与 Python 的模块导入机制有关。这种错误可能由多种原因引起，以下是一些常见的可能性及其解决方法。 ### 常见原因及解决方案 #### 1. **未正确安装 `ultralytics`** - 如果 `ultralytics` 没有被正确安装或安装版本不完整，可能会导致无法找到某些子模块（如 `ultralytics.utils`）。可以通过重新安装最新版本来解决此问题： ```bash pip install ultralytics --upgrade --force-reinstall ``` - 确保安装过程中没有出现网络中断或其他错误。如果使用了虚拟环境，请确认当前使用的 Python 环境是否与安装 `ultralytics` 的环境一致。 #### 2. **文件路径或目录结构问题** - 如果用户尝试从本地代码库中导入 `ultralytics.utils` 而不是已安装的包，则可能是由于项目目录结构不正确或缺少必要的 `__init__.py` 文件，导致 Python 无法识别该模块为一个包。 - 确保 `ultralytics` 目录下包含 `__init__.py` 文件，并且 `utils.py` 文件存在于正确的子目录中。此外，可以尝试将项目的根目录添加到 Python 的模块搜索路径中： ```python import sys from pathlib import Path sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent)) ``` #### 3. **自定义修改导致模块路径错误** - 如果对 `ultralytics` 的源码进行了修改或重构，可能会破坏原有的模块结构。例如，在某个文件中错误地更改了导入语句，如原本应为 `from ultralytics.utils import load_state_dict_from_url`，但被修改成了 `from .utils import load_state_dict_from_url` 或其他形式，这会导致相对导入失败[^1]。 - 需要检查所有涉及 `ultralytics.utils` 的导入语句是否正确，并确保它们引用的是完整的模块路径。 #### 4. **PyTorch Hub 兼容性问题** - 在某些情况下，特别是当模型是从 PyTorch Hub 加载时，可能会因为版本兼容性问题而导致模块找不到。例如，在旧版本的 PyTorch 中，某些模块可能尚未支持或命名方式不同。 - 可以尝试更新 PyTorch 到最新版本： ```bash pip install torch --upgrade ``` #### 5. **模型权重加载问题** - 如果错误发生在加载模型权重时，如 `torch.load()` 报错 `ModuleNotFoundError: No module named 'models'`，则可能是由于模型定义和权重保存路径不一致导致的。这种情况常见于自定义模型导出和加载的过程中[^2]。 - 确保模型定义和加载时使用的类名、模块路径完全一致。如果模型是在某个特定环境中训练并保存的，建议在同一环境下进行加载。 #### 6. **跨平台或环境差异** - 不同的操作系统（如 Windows 和 Linux）或不同的 Python 版本之间可能存在兼容性问题。某些模块可能依赖于特定的系统库或编译器特性。 - 尝试在相同的操作系统和 Python 版本下运行代码，或者确保所有依赖项都已正确安装并适配当前环境。 --- ###
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在使用 ultralytics 库时，如果遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics' 错误，通常表示当前环境中缺少所需的模块或其依赖项未正确安装。以下是几种常见的解决方案： ### 1. 确保正确安装了 ...

D:\Users\lenovo\anaconda3\envs\yolo8\python.exe D:/桌面/desktop/代码/ultralytics-main/1.py Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 832, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1471, in load return _load( File "D:\Users\lenovo\anaconda3\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1964, in _load result = unpickler.load() File "D:\Users\lenovo\anaconda3\envs\yolo8\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1953, in find_class return super().find_class(mod_name, name) ModuleNotFoundError: No module named 'models' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\1.py", line 4, in <module> model = YOLO(r"D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\bestquanzhong\bestv7.pt") File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 148, in __init__ self._load(model, task=task) File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 291, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 905, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "D:\桌面\desktop\代码\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 836, in torch_safe_load raise TypeError( TypeError: ERROR D:\\desktop\\ultralytics-main\bestquanzhong\bestv7.pt appears to be an Ultralytics YOLOv5 model originally trained with https://github.com

</think>### 问题分析：加载YOLO模型时出现'ModuleNotFoundError: No module named 'models''和'TypeError'的解决方案 #### 1. 错误原因分析 - **ModuleNotFoundError**: 通常是由于代码中引用了旧版YOLO的模块结构...

Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/train.py", line 10, in <module> model.train(data="/root/autodl-tmp/ultralytics-main/datasets/flow_img/data.yaml", File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/engine/model.py", line 650, in train self.trainer.train() File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/engine/trainer.py", line 204, in train self._do_train(world_size) File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/engine/trainer.py", line 469, in _do_train self.final_eval() File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/engine/trainer.py", line 643, in final_eval strip_optimizer(f) # strip optimizers File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/utils/torch_utils.py", line 552, in strip_optimizer torch.save({**updates, **x}, s or f, use_dill=False) # combine dicts (prefer to the right) File "/root/autodl-tmp/YOLOv10/ultralytics/utils/patches.py", line 84, in torch_save return _torch_save(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 619, in save _save(obj, opened_zipfile, pickle_module, pickle_protocol, _disable_byteorder_record) File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 831, in _save pickler.dump(obj) _pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'ultralytics.nn.Addmodules.CSP_FreqSpatial.CSP_FreqSpatial'>: it's not the same object as ultralytics.nn.Addmodules.CSP_FreqSpatial.CSP_FreqSpatial

import torch print(torch.__version__) # 推荐1.8+版本 同时检查CUDA版本是否匹配： bash nvidia-smi # 查看CUDA版本 #### 6. 代码结构优化建议 如果使用动态类生成，建议重构为静态类定义。例如将： ...

1.12.0+cu113 11.3 True Traceback (most recent call last): File "F:\HUYANG\ultralytics-main\train.py", line 5, in <module> model = YOLO(r"F:\HUYANG\ultralytics-main\yolov8n-cls.pt") # load a pretrained model (recommended for training) File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 148, in __init__ self._load(model, task=task) File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 291, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 900, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 827, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") File "F:\HUYANG\ultralytics-main\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\Anaconda\envs\DL_clone\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 712, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\envs\DL_clone\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1049, in _load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\envs\DL_clone\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1042, in find_class return super().find_class(mod_name, name) File "D:\Anaconda\envs\DL_clone\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 7, in <module> from torchvision import models from . import functional as F, InterpolationMode ImportError: cannot import name 'InterpolationMode' from 'torchvision.transforms' (D:\Anaconda\envs\DL_clone\lib\site-packages\torchvision\transforms\__init__.py)这是我想运行yolov8时遇到的错误

from torchvision.transforms import InterpolationMode print(InterpolationMode.BILINEAR) - 若无报错，表示修复成功。 --- #### 补充说明 - **虚拟环境**：建议使用 Conda 或 venv 创建独立环境以避免...

Traceback (most recent call last): File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 944, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1360, in load return _load( ^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1848, in _load result = unpickler.load() ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1837, in find_class return super().find_class(mod_name, name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'models' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\人工智能测试文档\实验课\xiazai.py", line 5, in <module> model = YOLO('D:/AAAYOLO/weights/aarr.pt') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 148, in __init__ self._load(model, task=task) File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 290, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 1039, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 948, in torch_safe_load raise TypeError( TypeError: ERROR D:/AAAYOLO

在使用 ultralytics 和 PyTorch 加载 YOLO 模型时，出现 ModuleNotFoundError: No module named 'models' 和后续 TypeError 的常见原因包括： 1. **环境依赖未正确安装**：缺少 models 模块或依赖库版本不...

D:\PyCharm 2024.3.4\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 "E:\yolov5-master\test.py", line 5, in <module> model = YOLO('E:\yolov5-master\best.pt') # 替换为实际路径[^2] File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 148, in __init__ self._load(model, task=task) File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 290, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 1039, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 944, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") File "D:\python\lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1065, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 468, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 449, in __init__ super().__init__(open(name, mode)) OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'E:\\yolov5-master\x08est.pt'

from models.experimental import attempt_load # 错误路径示例（Windows未转义） model = attempt_load("C:\Users\Project\model.pt") **修复后的代码：** python import numpy as np # 仅保留一次导入 ...

self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 912, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 839, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 791, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 271, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "E:\anaconda3\envs\yolov10\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 252, in __init__ super().__init__(open(name, mode)) OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'rE:\\gesture\\experiment\\YOLO-xiaorong\\mpdiou\\YOLOv11-mecd\\runs\\best.pt'

用户可能是在使用YOLO相关的代码，比如Ultralytics的YOLOv5或v10，调用attempt_load_one_weight函数时出了问题。 首先，我需要分析错误信息。错误发生在torch.load的时候，系统找不到指定的文件。路径显示为'rE:\\...

200 epochs completed in 9.242 hours. Traceback (most recent call last): File "D:\Snu77\YOLOv11\train.py", line 10, in <module> model.train(data=r"dataset/data.yaml", File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\model.py", line 803, in train self.trainer.train() File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 478, in _do_train self.final_eval() File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 679, in final_eval ckpt = strip_optimizer(f) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 598, in strip_optimizer torch.save(combined, s or f, use_dill=False) # combine dicts (prefer to the right) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\utils\patches.py", line 110, in torch_save return _torch_save(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\yolov11_torch2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 628, in save _save(obj, opened_zipfile, pickle_module, pickle_protocol, _disable_byteorder_record) File "E:\anaconda\envs\yolov11_torch2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 840, in _save pickler.dump(obj) _pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA'>: it's not the same object as ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA YOLO训练结束出现这样问题

from ultralytics.nn.Addmodules.SCSA import C2PSASCSA # 避免 from .SCSA import C2PSASCSA # 可能导致路径歧义 3. **禁用多进程训练（临时验证）** - 将DataLoader的num_workers设为0，确认是否因...

Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 438, in <module> main(opt) File "detect.py", line 433, in main run(**vars(opt)) File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "detect.py", line 166, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\yolov5-master\models\common.py", line 489, in __init__ model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse) File "D:\yolov5-master\models\experimental.py", line 98, in attempt_load ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location="cpu") # load File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 585, in load with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile: File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 242, in __init__ super(_open_zipfile_reader, self).__init__(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer)) RuntimeError: [enforce fail at ..\caffe2\serialize\inline_container.cc:145] . PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

缓存通常位于用户目录下的.cache/torch/中，删除相关文件后重新运行程序。 如果以上步骤无效，可以尝试将权重文件转换为其他格式，如ONNX，再加载测试，但这种方法可能需要额外的步骤和工具。 最后，如果所有方法...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import pennylane as qml from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np # 量子电路参数 n_qubits = 4 # 量子比特总数 n_a_qubits = 1 # 辅助量子比特数 q_depth = 1 # 参数化量子电路深度 n_generators = 49 # 子生成器数量（49×16=784） # 量子模拟器 dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits) device = torch.device("cpu") # 量子生成器电路 @qml.qnode(dev, interface="torch", diff_method="parameter-shift") def quantum_circuit(noise, weights): weights = weights.reshape(q_depth, n_qubits) # 初始化噪声 for i in range(n_qubits): qml.RY(noise[i], wires=i) # 参数化量子电路 for i in range(q_depth): for y in range(n_qubits): qml.RY(weights[i][y], wires=y) for y in range(n_qubits - 1): qml.CZ(wires=[y, (y + 1) % n_qubits]) return qml.probs(wires=list(range(n_qubits))) def partial_measure(noise, weights): probs = quantum_circuit(noise, weights) probsgiven0 = probs[:(2 ** (n_qubits - n_a_qubits))] probsgiven0 /= torch.sum(probs) return probsgiven0 / torch.max(probsgiven0) # 量子生成器 class PatchQuantumGenerator(nn.Module): def __init__(self, q_delta=1): super().__init__() self.q_params = nn.ParameterList([ nn.Parameter(q_delta * torch.rand(q_depth * n_qubits)) for _ in range(n_generators) ]) # 经典后处理网络 self.post_process = nn.Sequential( nn.Linear(n_generators * 16, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 784), nn.Tanh() ) def forward(self, x): patches = [] for params in self.q_params: patch = torch.cat([partial_measure(elem, params) for elem in x]) patches.append(patch) images = torch.cat(patches, dim=1) return self.post_process(images).view(-1, 1, 28, 28) # 量子判别器 class Quanv1d(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=4, stride=4): supe

import torch.nn as nn n_qubits = 3 # 量子比特数 dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits) @qml.qnode(dev, interface='torch') # 指定PyTorch接口 def generator(noise, weights): # 噪声输入作为...

/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/lib/python3.11/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) Traceback (most recent call last): File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/detect.py", line 6, in <module> model = YOLO(model=r'/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/runs/train/exp/weights/best.pt') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/models/yolo/model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/engine/model.py", line 146, in __init__ self._load(model, task=task) File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/engine/model.py", line 289, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 909, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 836, in torch_safe_load ckpt = torch.load(file, map_location="cpu") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/yolov12-main/ultralytics/utils/patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/media/lx207/ST2000/wqdYolov11/yolov12/lib/python3.11/site-packages/torch/serialization.py", line 1040, in load return _legacy_load(opened_file, map_location

例如，在Ultralytics的YOLO中，通常使用torch.load()或者他们自己的加载方法。如果用户直接使用torch.load('best.pt')而没有正确的模型类定义，会导致反序列化失败。正确的做法应该是先构建模型结构，再加载权重...

# 数据加载 from scipy.io import loadmat data = loadmat('Indian_pines.mat')['indian_pines'] labels = loadmat('Indian_pines_gt.mat')['indian_pines_gt'] # PCA降维 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=30) data_flat = data.reshape(-1, data.shape[-1]) data_pca = pca.fit_transform(data_flat).reshape(data.shape[0], data.shape[1], -1) # 构建数据集 import torch from torch.utils.data import Dataset class HSDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels, patch_size=7): self.patches = [] # 滑动窗口提取空间块 pad = patch_size // 2 padded_data = np.pad(data, ((pad,pad), (pad,pad), (0,0)), mode='reflect') for i in range(data.shape[0]): for j in range(data.shape[1]): if labels[i,j] == 0: continue patch = padded_data[i:i+patch_size, j:j+patch_size, :] self.patches.append((torch.FloatTensor(patch).unsqueeze(0), labels[i,j]-1)) # 训练流程 model = HybridSN(num_classes=16) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) for epoch in range(100): for inputs, targets in dataloader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()每行代码详细解析，并且说明相应知识点

from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, features, labels): self.X = torch.tensor(features, dtype=torch.float32) self.y = torch.tensor(labels, dtype=...

Traceback (most recent call last): File "D:\yolov5-master\detect.py", line 438, in <module> main(opt) File "D:\yolov5-master\detect.py", line 433, in main run(**vars(opt)) File "D:\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "D:\yolov5-master\detect.py", line 166, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\yolov5-master\models\common.py", line 489, in __init__ model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse) File "D:\yolov5-master\models\experimental.py", line 98, in attempt_load ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location="cpu") # load File "D:\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "D:\anaconda3\envs\yolov5\lib\pathlib.py", line 1044, in __new__ raise NotImplementedError("cannot instantiate %r on your system" NotImplementedError: cannot instantiate 'PosixPath' on your system怎么解决

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', force_reload=True) ### 补充说明 若同时出现pycocotools安装错误，需要先安装Visual Studio构建工具： 1. 安装[Visual Studio 2019 Build Tools...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

from utils import * import paddle from paddle import nn from paddle.optimizer import optim paddle.set_device('gpu') parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser....

def main(): os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) if args.fix_random: np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True cudnn.benchmark = False else: cudnn.benchmark = True ## prepare dataset label_train_loader, label_test_loader, label_true_loader, band, height, width, num_classes, label, total_pos_true = prepare_dataset(args) # create model if args.model_name == 'conv2d_unmix': model = DSNet(band, num_classes, args.patches, args.model_name) else: raise KeyError("{} model is unknown.".format(args.model_name)) model = model.cuda() print("Model Name: {}".format(args.model_name)) # criterion criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() # Set the optimizer if 'unmix' in args.model_name: params = map(id, model.unmix_decoder.parameters()) ignored_params = list(set(params)) base_params = filter(lambda p: id(p) not in ignored_params, model.parameters()) optimizer = torch.optim.Adam([{'params': base_params},{'params': model.unmix_decoder.parameters(), 'lr': 3e-4}], lr = args.learning_rate, weight_decay = args.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate, weight_decay=args.weight_decay) apply_nonegative = NonZeroClipper() scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=args.epoches//10, gamma=args.gamma)这是main函数

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=5) --- ### **典型调用方式** python if __name__ == '__main__': import argparse parser = argparse.ArgumentParser() # ...添加参数...

# 加载模型 model = utils.get_arch(args) utils.load_checkpoint(model, args.weights) model.to(device) model.eval() # 获取测试图像路径 img_paths = sorted([os.path.join(args.input_dir, f) for f in os.listdir(args.input_dir) if f.lower().endswith(('.png', '.PNG', '.jpeg'))]) print(os.path.join(args.input_dir, "test.png")) # 检查拼接结果 # 处理每张图像 for img_path in tqdm(img_paths, desc='Processing images'): # 生成带噪声的patches noisy_tensor = process_image_patches(img_path, args) # 模型推理 with torch.no_grad(): h, w = noisy_tensor.shape[2], noisy_tensor.shape[3] padded, mask = utils.expand2square(noisy_tensor, factor=args.patch_size) # 去噪处理 denoised = model(padded) # 检查模型输出范围（调试用） print(f"模型输出范围: {denoised.min().item():.4f} ~ {denoised.max().item():.4f}") denoised = denoised * mask denoised = denoised[:, :, :h, :w] # 后处理并保存结果 denoised_np = denoised.squeeze(0).permute(1, 2, 0).cpu().numpy() mean = np.array([0.44882587, 0.4372934, 0.40418257]) std = np.array([0.28310076, 0.26878215, 0.29054571]) denoised_np = (denoised_np * std + mean) denoised_np = np.clip(denoised_np, 0, 1) # 先确保0-1范围 denoised_np = (denoised_np * 255).astype(np.uint8) # 修改后的保存代码 output_path = os.path.join(args.result_dir, f"8denoised_{os.path.basename(img_path)}") # 直接保存 BGR 格式（无需转换） cv2.imwrite(output_path, denoised_np) if __name__ == '__main__': args = parser.parse_args() # 参数验证 if args.noise_type == 'salt_pepper' and args.noise_level > 1.0: raise ValueError("Salt-pepper noise level should be <= 1.0") if args.noise_type == 'poisson' and args.noise_level <= 0: raise ValueError("Poisson noise level must be positive")把生成噪点的图像去噪后保存，发现保存的图象是纯色，帮我检查一下，并指出解决方案

用户调用了utils.load_checkpoint，可能需要确认args.weights路径是否正确，模型是否成功加载。不过用户没有报告错误，可能这部分没问题。 接下来是图像处理部分。用户生成了带噪声的patches，这里可能需要确认...

Namespace(weights='weights/last.pt', source='C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4', output='../inference/output', img_size=640, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5, fourcc='mp4v', device='', view_img=False, save_txt=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False) Using CPU /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.container.Sequential' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.conv.Conv2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.batchnorm.BatchNorm2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.activation.LeakyReLU' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.container.ModuleList' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.pooling.MaxPool2d' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) /home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1580: SourceChangeWarning: source code of class 'torch.nn.modules.upsampling.Upsample' has changed. you can retrieve the original source code by accessing the object's source attribute or set torch.nn.Module.dump_patches = True and use the patch tool to revert the changes. warnings.warn(msg, SourceChangeWarning) Traceback (most recent call last): File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 166, in <module> print(detect()) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 50, in detect dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/utils/datasets.py", line 66, in __init__ assert self.nF > 0, 'No images or videos found in %s. Supported formats are:\nimages: %s\nvideos: %s' % \ AssertionError: No images or videos found in C:/Users/lieweiai/Desktop/26321934-1-192.mp4. Supported formats are: images: ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif', '.dng'] videos: ['.mov', '.avi', '.mp4', '.mpg', '.mpeg', '.m4v', '.wmv', '.mkv'] 有新错误

用户使用的LoadImages类（来自utils/datasets.py）可能存在一些问题，比如对于某些特殊路径的处理不完善。例如，如果路径中包含中文字符或其他特殊字符，可能导致文件无法被正确识别。不过用户提供的路径中没有中文...

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bzip2-devel-1.0.6-13.el7.i686.rpm centos-release-scl-2-3.el7.centos.noarch.rpm centos-release-scl-rh-2-3.el7.centos.noarch.rpm cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm cpp-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm dejavu-fonts-common-2.33-6.el7.noarch.rpm dejavu-sans-fonts-2.33-6.el7.noarch.rpm fontconfig-2.13.0-4.3.el7.x86_64.rpm fontpackages-filesystem-1.44-8.el7.noarch.rpm freetype-2.8-14.el7.src.rpm freetype-2.8-14.el7.x86_64.rpm freetype-devel-2.8-14.el7.x86_64.rpm gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-gfortran-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm glibc-2.17-307.el7.1.x86_64.rpm glibc-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-common-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm glibc-devel-2.17-307.el7.1.x8
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软