标签: anaconda

重现步骤：

我在 Windows 上使用 Anaconda 来为此存储库设置环境。

conda create --name pytorch-yolo

然后我安装所有依赖项conda install --file requirements.txt

哪个返回

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- torch[version='>=1.2']

所以我安装 pytorchconda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

当我尝试使用内部 conda 环境评估以下存储库中的模型： https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3python3 test.py --weights_path weights/yolov3.weights时，它返回以下错误ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

如果我运行 Jupyter 实验室或笔记本，甚至在 conda 终端中使用 python，则可以轻松导入 torch。

我已经尝试过的：

几乎所有内容都来自此线程：没有名为“Torch”的模块

具体来说，创建一个新的conda环境，将python设置为3.8.2，将torch安装到base，然后安装到环境中。

我还使用 pyenv 将全局 python 设置为 3.8.2，但这根本没有帮助。

conda list显示我已经安装了 pytorch

我无法解决这个问题。

我正在尝试在 docker 容器内设置 conda 环境，但它总是在 dockerfile 中的环境创建阶段失败，并出现错误： conda activate" fails because shell is not initialized

下面是我的 Dockerfile：

FROM pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0-cudnn7.5-runtime

WORKDIR /app

# SET BASH AS CURRENT SHELL
RUN chsh -s /bin/bash
SHELL ["/bin/bash", "-c"]

# INSTALL ANACONDA
RUN apt-get update -y

RUN apt-get install -y wget && \
    apt-get clean


RUN rm -rf /opt/conda && \
    wget --quiet https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh -O ~/anaconda.sh && \
    /bin/bash ~/anaconda.sh -b -p /opt/conda && \
    rm ~/anaconda.sh && \
    ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh && \ …

我有 MacPro（M1 芯片）Monterrey (12.2.1) 我尝试启动 Navigator 但出现错误。我以前从未遇到过这样的错误：

Navigator Error
An unexpected error occurred on Navigator start-up

Report
Please report this issue in the anaconda issue tracker

Main Error
failed to run: 'conda info --json': "FileNotFoundError(2, 'No such file or directory')"
Traceback
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/tolynovik/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/anaconda_project/internal/conda_api.py", line 68, in _call_conda
    (p, stdout_lines, stderr_lines) = streaming_popen.popen(cmd_list,
  File "/Users/tolynovik/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/anaconda_project/internal/streaming_popen.py", line 83, in popen
    p = logged_subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, **kwargs)
  File "/Users/tolynovik/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/anaconda_project/internal/logged_subprocess.py", line 27, in Popen
    return subprocess.Popen(args=args, **kwargs)
  File "/Users/tolynovik/opt/anaconda3/lib/python3.8/subprocess.py", …

我已经在 Mac OS 上通过 Anaconda Navigator 使用 Jupyter Notebook 6 个月了，没有出现任何问题。今天我第一次尝试 Spyder，收到以下消息：

您缺少依赖项！强制： pylsp >=1.7.2,<1.8.0 : 1.7.1 (NOK) 请安装它们以避免出现此消息。注意：Spyder 可以在没有其中一些依赖项的情况下工作，但是为了在使用 Spyder 时获得流畅的体验，我们强烈建议您安装所有列出的缺少的依赖项。未能安装这些依赖项可能会导致错误。在报告新问题之前，请确保发现的任何错误都不是缺少依赖项的直接结果。

我已经更新到最新版本的 Anaconda，我已经卸载并重新安装了 Spyder 几次 - 没有任何变化。

我还尝试通过 Mac OS 终端更新 pylsp，conda install pylsp但conda update pylsp我得到了PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

似乎这个问题的变体已经出现多年了——这里有很多类似的问题。

我没有足够的经验来进一步解决这个问题 - 谁能帮我解决这个问题？

/ 谢谢

在2.7.9和2.7.11之间是否有任何命名空间处理变化？

TL; DR:在Stack Overflow上提供450多个答案之后.我确实知道Stack Overflow规则并努力缩小/隔离问题,但出于所有下面提到的原因,实际上不可能发布公平的MCVE.

下面发布的体内诊断证明,np.ndarray调用没有命名空间问题,直到尝试访问/使用numpy(np)符号第14644行(orignal编号中的14630)的第一行

  aDSegFLOAT = np.ndarray( ( 80, 7 ), ...

其中一个工作numpy呼叫突然提出异常:

UnboundLocalError:赋值前引用的局部变量'np'

简介:
为了进行定量建模,python在用于技术分析和预测的分布式处理框架中重复使用相当广泛的模块代码.由于一个事实,定量模型(用于预测)是以小数十个CPU核心小时的显着成本生成的,因此部署了一些允许有状态模块的附加措施reload( QuantFX ),以便这些保护已经精心设计的量子模型实例,但允许模块功能在运行中进行更新,调整和重新测试.

事实:
import QuantFX停止工作并抛出numpy未修改的呼叫异常:

• 大约过去12个月使用了模块代码,只更新[QUANT-TOOLS],[MODEL]部分
• 代码是多方分布式处理的Python 2.7部分,因此MCVE的尝试永远不会反映/复制生态系统行为

当问题开始时:为主机
加载最近的Anaconda(miniconda4.0.0/4.0.5)软件包管理器后VM02/wXP,还python重新装入了2.7.11和一个名为的模块QuantFX.py,直到此更新运行时其他Anaconda没有任何问题python中的2.2.0(32位)安装2.7.9停止使用奇怪的异常

什么表明运作不良的运作状态:一周一周的十几个月表现
非常import QuantFX顺利.对QuantFX.aMiniRESPONDER()现在的调用导致异常/产生a Traceback,好像numpy根本没有import-ed(参见第221行)但是假设是某个局部变量.

    ... 
    [aMiniRESPONDER]: messaging & signalling sockets RTO:<infrastructure-setup>
    START:
           Sun Apr 17 20:19:33 2016 ...
    [aMiniRESPONDER]: final attempt to …

我scikit-learn使用命令安装conda install scikit-learn,它在我的anaconda安装文件夹下可用.

但是,运行python(Python 3.5.2 | Anaconda自定义(64位))后,我得到:

ImportError: No module named 'scikit'

我有环境变量:

PYTHONHOME = C:\Users\Lejla\Anaconda3
PYTHONPATH = C:\Users\Lejla\Anaconda3\Lib

我也把这些包括在我的PATH:

C:\Users\Lejla\Anaconda3;C:\Users\Lejla\Anaconda3\Scripts;C:\Users\Lejla\Anaconda3\Library\bin;

我在macOS上安装了Anaconda。它安装成功，但是当我在终端中运行命令时，它无法识别该命令conda。在最初的搜索中，我发现是否已在中设置了环境变量.bash_profile。如下图所示，路径已全部设置，但是我仍然无法运行命令。

通过 conda 安装软件包的一种方法是-

conda install -c anaconda lxml

还有一个是——

conda install -c conda-forge lxml

这两者有什么区别？

汇入时，我正在使用anaconda

import sklearn as sk 

它可以工作，但是在导入时：

from sklearn.cross_validation import train_test_split

它返回：

No module named 'sklearn.cross_validation'

我检查了环境，并安装了scikit-learn，我该怎么办？

我正在尝试在 heroku 上部署我的 Flask 应用程序。我使用的是 Conda，并使用命令“pip freeze>requirements.txt”来生成requirements.txt 文件。但是当我将代码推送到heroku git时，它不断显示requirements.txt错误。我还注意到我的requirements.txt 有点奇怪。请帮助我解决这个问题。

这是我的Requirements.txt 文件：

argon2-cffi @ file:///D:/bld/argon2-cffi_1596630042503/work
attrs==19.3.0
backcall @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/backcall_1592338393461/work
backports.functools-lru-cache==1.6.1
bleach @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/bleach_1588608214987/work
brotlipy==0.7.0
certifi==2020.6.20
cffi @ file:///D:/bld/cffi_1595805794566/work
chardet==3.0.4
chart-studio==1.1.0
click==7.1.2
colorama==0.4.3
colorlover==0.3.0
cryptography @ file:///D:/bld/cryptography_1595349005639/work
cufflinks==0.17.3
dash @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/dash_1596870105808/work
dash-core-components @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/dash-core-components_1596203643601/work
dash-html-components==1.0.3
dash-renderer @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/dash-renderer_1596203647496/work
dash-table @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/dash-table_1596867885662/work
decorator==4.4.2
defusedxml==0.6.0
entrypoints==0.3
Flask==1.1.2
Flask-Compress==1.5.0
future==0.18.2
gunicorn==20.0.4
idna @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/idna_1593328102638/work
importlib-metadata @ file:///D:/bld/importlib-metadata_1593211580034/work
ipykernel @ file:///D:/bld/ipykernel_1595447084845/work/dist/ipykernel-5.3.4-py3-none-any.whl
ipython @ file:///D:/bld/ipython_1596256504166/work
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.5.1
itsdangerous==1.1.0
jedi==0.15.2
Jinja2==2.11.2
jsonschema==3.2.0
jupyter-client @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/jupyter_client_1594732094290/work
jupyter-core==4.6.3
MarkupSafe==1.1.1 …