(yolov5face) book@wyc_emb:~/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/recognition$ pip install models Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ Collecting models Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/92/3c/ac1ddde60c02b5a46993bd3c6f4c66a9dbc100059da8333178ce17a22db5/models-0.9.3.tar.gz (16 kB) Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [8 lines of output] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 36, in <module> File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module> File "/tmp/pip-install-gkbxu1sz/models_4e14d491119d4d89b15d3f8d0bea80c7/setup.py", line 25, in <module> import models File "/tmp/pip-install-gkbxu1sz/models_4e14d491119d4d89b15d3f8d0bea80c7/models/__init__.py", line 23, in <module> from base import * ModuleNotFoundError: No module named 'base' [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.

时间: 2025-07-08 18:36:14 浏览: 4
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在安装models包时遇到的错误。首先,我要仔细看一下用户提供的错误信息。用户执行了pip install models,但出现了metadata生成失败的问题。错误信息显示在导入base模块时找不到,提示ModuleNotFoundError: No module named 'base'。 首先,我应该确认这个models包的正确性。用户可能想安装的是某个特定的models库,但直接使用pip install models可能会安装错误的包。在PyPI上搜索models,会发现确实存在一个名为models的包,版本0.9.3,但根据错误信息,这个包可能在导入时存在结构问题,比如相对导入错误,导致无法找到base模块。 接下来,我需要考虑用户的实际需求。用户提到的是yolov5face,这可能是指基于YOLOv5的人脸检测项目。通常,这样的项目可能需要特定的模型文件或依赖库,而不是一个通用的models包。用户可能误解了安装步骤,或者文档中的指令有误,导致错误地尝试安装models。 可能的解决方案包括: 1. 检查项目文档,确认是否需要安装models,或者是否有其他依赖项。 2. 如果用户实际上需要安装的是其他库,比如PyTorch的模型库,可能需要正确的包名,如torchvision或pytorch_model。 3. 如果用户的项目来自某个GitHub仓库,可能需要直接从源码安装,或者安装requirements.txt中的依赖。 另外,用户可能的环境问题也需要考虑,比如Python版本是否兼容,或者是否存在路径问题。但根据错误信息,主要问题还是包本身的结构问题,所以优先建议用户检查包名称的正确性。 最后,建议用户尝试更换包名称,或者联系项目维护者确认安装步骤,避免安装错误的依赖。</think>这个问题是由于尝试安装的`models`包存在兼容性问题或包结构错误导致的。以下是逐步分析和解决方案: --- ### **错误原因分析** 1. **包名称冲突**:PyPI上的`models`包(0.9.3版本)存在代码结构问题,在导入时尝试调用不存在的`base`模块。 2. **项目依赖误解**:根据路径中的`yolov5face`和`FaceRecognition-master`推测,你可能需要安装特定的人脸识别模型,而不是通用的`models`包。 --- ### **解决方案** #### 步骤1:确认正确的依赖包名称 - 如果目标是安装**YOLOv5Face**相关的模型,正确的包可能不是`models`,而是从官方仓库安装: ```bash # 尝试从官方源码安装 git clone https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face.git cd yolov5-face pip install -r requirements.txt ``` #### 步骤2:检查项目文档 - 查阅`FaceRecognition-master`项目的README或文档,确认是否遗漏了依赖库名称。常见的模型依赖包可能是: ```bash # 例如OpenCV或PyTorch相关库 pip install opencv-python torch torchvision ``` #### 步骤3:替代方案(若必须安装`models`) - 如果确实需要`models`包,尝试以下方法: 1. **升级pip和setuptools**: ```bash pip install --upgrade pip setuptools ``` 2. **指定旧版本Python环境**(如兼容Python 2.x): ```bash # 需使用虚拟环境管理工具(如conda) conda create -n py27 python=2.7 conda activate py27 pip install models ``` --- ### **常见问题补充** - **PyPI镜像问题**:你已使用清华镜像源,无需修改。 - **包已废弃**:某些旧包可能不再维护,建议寻找替代品(如`tensorflow-models`、`pytorch-models`)。 --- ### **总结** 建议优先检查项目文档,确认正确的依赖名称。如果问题持续,可提供项目链接或详细需求,以便进一步分析。
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(yolov5face) book@wyc_emb:~/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master$ python3 detect.py 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 Traceback (most recent call last): File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 163, in <module> print(detect()) File "/home/book/rk3566/ai_tools/FaceRecognition-master/detect.py", line 25, in detect model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 File "/home/book/anaconda3/envs/yolov5face/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1494, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL numpy.core.multiarray._reconstruct was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([_reconstruct]) or the torch.serialization.safe_globals([_reconstruct]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html. 运行报错

# U501347 「Stoi2025」爱的飞行日记 ## 题目背景 ![](bilibili:BV1fx411N7bU?page=125) ## 题目描述 $t$ 组询问,每次询问给定正整数 $n,m$,计算 $$\prod_{a_1=1}^{m}\prod_{a_2=1}^{m}\cdots\prod_{a_n=1}^{m}\operatorname{lcm}(f_{a_1},f_{a_2},\dots,f_{a_n})\bmod{37426667}$$ 的值。其中 $f_i$ 是斐波那契数,满足 $f_1=f_2=1$,且 $f_i=f_{i-1}+f_{i-2},\forall n\ge3$。 ## 输入格式 第一行输入一个正整数 $t$ 表示询问组数。 接下来 $t$ 行,每行两个正整数 $n,m$ 表示一次询问。 ## 输出格式 每次询问输出一行一个整数表示答案。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 2 1 3 2 3 ### 输出 #1 2 32 ## 说明/提示 #### 样例解释 对于第一组询问,有答案为 $f_1f_2f_3=1\times1\times2=2$。 对于第二组询问,当 $a_1,a_2\in\{1,2\}$ 时 $\operatorname{lcm}(f_{a_1},f_{a_2})=1$,否则 $\operatorname{lcm}(f_{a_1},f_{a_2})=2$。故答案为 $2^5=32$。 #### 数据范围与限制 **本题采用捆绑测试,各 Subtask 的限制与分值如下。** | Subtask No. | $t\le$ | $n\le$ | $m\le$ | 分值 | | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | | $1$ | $1$ | $2$ | $2 \times 10^3$ | $13$ | | $2$ | $5$ | $2 \times 10^5$ | $2 \times 10^5$ | $24$ | | $3$ | $5$ | $2 \times 10^7$ | $2 \times 10^7$ | $36$ | | $4$ | $300$ | $2 \times 10^{17}$ | $2 \times 10^7$ | $27$ | 对于所有数据,满足 $1 \le t \le 300, 1 \le n \le 2 \times 10^{17}, 1 \le m \le 2 \times 10^7$。 #include<bits/stdc++.h> #define md 37426667 #define int unsigned long long using namespace std; inline int in() { int k=0,f=1; char c=getchar(); while(c<'0'||c>'9') { if(c=='-') f=-1; c=getchar(); } while(c>='0'&&c<='9') k=k*10+c-'0',c=getchar(); return k*f; } inline int out(int a) { if(a<0) putchar('-'),a=-a; if(a<10) putchar(a+'0'); else out(a/10),putchar(a%10+'0'); return 0; } inline int gcd(int a,int b) { while(b){ int t=b; b=a%b; a=t; } return a; } int lcm(int a,int b) { return (a/gcd(a,b))*b%md; } int fib[20000005]; main() { int t=in(); fib[1]=fib[2]=1; for(int i=3; i<=20000000;i++) fib[i]=(fib[i-1]+fib[i-2])%md; while(t--) { int n=in(),m=in(); int ans=1; if(n==1) for(int i=1; i<=m; i++) ans=(ans*fib[i])%md; else if(n==2) { for(int xx=1; xx<=m; xx++) { for(int yy=1; yy<=m; yy++) { ans=(ans*lcm(fib[xx],fib[yy]))%md; } } } out(ans%md); } }

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