PS D:\bert> pip install transformers==4.28.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting transformers==4.28.1 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d8/a7/a6ff727fd5d96d6625f4658944a2ae230f0c75743a9a117fbda013b03d3d/transformers-4.28.1-py3-none-any.whl (7.0 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7.0/7.0 MB 2.4 MB/s 0:00:03 Requirement already satisfied: filelock in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (3.19.1) Requirement already satisfied: huggingface-hub<1.0,>=0.11.0 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (0.34.4) Requirement already satisfied: numpy>=1.17 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (2.3.2) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (25.0) Requirement already satisfied: pyyaml>=5.1 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (6.0.2) Requirement already satisfied: regex!=2019.12.17 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (2025.9.1) Requirement already satisfied: requests in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (2.32.5) Collecting tokenizers!=0.11.3,<0.14,>=0.11.1 (from transformers==4.28.1) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/29/9c/936ebad6dd963616189d6362f4c2c03a0314cf2a221ba15e48dd714d29cf/tokenizers-0.13.3.tar.gz (314 kB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... done Requirement already satisfied: tqdm>=4.27 in d:\python\lib\site-packages (from transformers==4.28.1) (4.67.1) Requirement already satisfied: fsspec>=2023.5.0 in d:\python\lib\site-packages (from huggingface-hub<1.0,>=0.11.0->transformers==4.28.1) (2025.9.0) Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.3 in d:\python\lib\site-packages (from huggingface-hub<1.0,>=0.11.0->transformers==4.28.1) (4.15.0) Requirement already satisfied: colorama in d:\python\lib\site-packages (from tqdm>=4.27->transformers==4.28.1) (0.4.6) Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in d:\python\lib\site-packages (from requests->transformers==4.28.1) (3.4.3) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\python\lib\site-packages (from requests->transformers==4.28.1) (3.10) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in d:\python\lib\site-packages (from requests->transformers==4.28.1) (2.5.0) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\python\lib\site-packages (from requests->transformers==4.28.1) (2025.8.3) Building wheels for collected packages: tokenizers Building wheel for tokenizers (pyproject.toml) ... -

时间: 2025-09-09 10:53:04 AIGC 浏览: 12
<think> 我们正在解决安装transformers 4.28.1时构建tokenizers库轮子失败的问题。tokenizers库是一个高性能的文本标记化库,通常需要从源代码构建,因为它包含Rust编写的部分。构建轮子失败可能是因为缺少构建依赖或环境问题。 常见原因及解决方案: 1. Rust编译器未安装或版本过低:tokenizers需要Rust来编译。请确保已安装Rust并更新到最新稳定版。 安装Rust: 使用命令 `curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh` 或从官网下载。 更新Rust: `rustup update stable` 2. Python开发头文件缺失:在某些Linux系统上,需要安装python-dev或python3-dev包。 Ubuntu/Debian: `sudo apt-get install python3-dev` CentOS/RHEL: `sudo yum install python3-devel` 3. 构建工具缺失:如gcc, g++, make等。确保这些构建工具已安装。 Ubuntu/Debian: `sudo apt-get install build-essential` CentOS/RHEL: `sudo yum groupinstall "Development Tools"` 4. 使用预编译轮子:如果不想从源代码构建,可以尝试安装预编译的轮子。但transformers 4.28.1对应的tokenizers版本可能没有为你的平台提供预编译轮子。可以尝试指定tokenizers的版本,或者使用PyPI上提供的二进制包。 例如:`pip install tokenizers==0.13.3 --no-binary=:all:` 可能会强制从源代码构建,但如果遇到问题,可以尝试去掉`--no-binary`来安装预编译版本(如果有的话)。 5. 升级pip和setuptools:旧版本的pip和setuptools可能不支持构建某些包。 `pip install --upgrade pip setuptools wheel` 6. 使用虚拟环境:避免系统环境混乱,建议在虚拟环境中安装。 `python -m venv myenv` `source myenv/bin/activate` (Linux/macOS) 或 `myenv\Scripts\activate` (Windows) 7. 操作系统兼容性:如果是Windows系统,可能需要安装Visual Studio Build Tools(包含C++构建工具),并确保安装时选择了“使用C++的桌面开发”工作负载。 8. 如果你仍然遇到问题,可以尝试直接从transformers的预构建轮子安装,但是transformers 4.28.1版本可能要求特定版本的tokenizers。你可以尝试先安装tokenizers再安装transformers: `pip install tokenizers==0.13.3` `pip install transformers==4.28.1` 9. 查看完整的错误日志:运行pip install时添加`-v`选项以获取详细输出,有助于诊断问题。 如果上述步骤都不能解决问题,请提供具体的错误信息。 相关问题: 1. 如何检查Rust是否安装成功? 2. 在Windows上安装Rust编译器有哪些注意事项? 3. 如何为transformers库指定tokenizers的版本? 4. 为什么需要Python开发头文件? 5. 如何创建和激活Python虚拟环境? </think> 在安装transformers 4.28.1时构建tokenizers轮子失败的常见解决方案如下,这些问题通常源于Rust编译环境或系统依赖缺失: ### 1. 安装/更新Rust编译器(必需) tokenizers库依赖Rust编译,执行以下命令: ```bash # 安装或更新Rust curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh source $HOME/.cargo/env rustup update ``` ### 2. 安装系统构建依赖 根据操作系统选择: - **Ubuntu/Debian**: ```bash sudo apt-get install python3-dev build-essential cmake ``` - **Windows**: 安装[Microsoft C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/),勾选"C++桌面开发"组件 - **macOS**: ```bash xcode-select --install # 安装Xcode命令行工具 ``` ### 3. 升级构建工具链 ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` ### 4. 指定安装方式(关键步骤) 尝试强制使用预编译轮子或源码构建: ```bash # 方案A:尝试预编译轮子 pip install transformers==4.28.1 --only-binary=tokenizers # 方案B:显式安装tokenizers pip install tokenizers==0.13.3 # transformers 4.28.1的兼容版本 pip install transformers==4.28.1 ``` ### 5. 环境隔离建议 使用虚拟环境避免冲突: ```bash python -m venv .env source .env/bin/activate # Linux/macOS .env\Scripts\activate # Windows ``` ### 6. 验证安装 ```python from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('I love this!')) ``` > **典型错误处理**: > - **`error: can't find Rust compiler`** → 确认Rust安装后执行 `rustc --version` > - **`Microsoft Visual C++ 14.0 required`** → 安装[VC++ 2015-2022 Redistributable](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe) > - **`failed to run custom build command for tokenizers`** → 升级Rust:`rustup update nightly && cargo update`
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metadata (pyproject.toml) ... done Collecting boto3 (from transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/93/9a/01ea17a58a27b7f4a7a6f6e2f4d4191b9e92362b77b6d58689f2d7eccb99/boto3-1.39.14-py3-none-any.whl (139 kB) Requirement already satisfied: filelock in d:\program files\python39\lib\site-packages (from transformers==2.6.0) (3.18.0) Requirement already satisfied: requests in d:\program files\python39\lib\site-packages (from transformers==2.6.0) (2.32.4) Requirement already satisfied: tqdm>=4.27 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from transformers==2.6.0) (4.67.1) Requirement already satisfied: regex!=2019.12.17 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from transformers==2.6.0) (2024.11.6) Requirement already satisfied: sentencepiece in d:\program files\python39\lib\site-packages (from transformers==2.6.0) (0.2.0) Collecting sacremoses (from transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/0b/f0/89ee2bc9da434bd78464f288fdb346bc2932f2ee80a90b2a4bbbac262c74/sacremoses-0.1.1-py3-none-any.whl (897 kB) ---------------------------------------- 897.5/897.5 kB 2.9 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: colorama in d:\program files\python39\lib\site-packages (from tqdm>=4.27->transformers==2.6.0) (0.4.6) Collecting botocore<1.40.0,>=1.39.14 (from boto3->transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/08/c0/6b8200686c1f9ea44ab0daab0223b04799d60ccf882b9d7f770fbb40571e/botocore-1.39.14-py3-none-any.whl (13.9 MB) ---------------------------------------- 13.9/13.9 MB 5.5 MB/s eta 0:00:00 Collecting jmespath<2.0.0,>=0.7.1 (from boto3->transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/31/b4/b9b800c45527aadd64d5b442f9b932b00648617eb5d63d2c7a6587b7cafc/jmespath-1.0.1-py3-none-any.whl (20 kB) Collecting s3transfer<0.14.0,>=0.13.0 (from boto3->transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/6d/4f/d073e09df851cfa251ef7840007d04db3293a0482ce607d2b993926089be/s3transfer-0.13.1-py3-none-any.whl (85 kB) Requirement already satisfied: python-dateutil<3.0.0,>=2.1 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from botocore<1.40.0,>=1.39.14->boto3->transformers==2.6.0) (2.9.0.post0) Collecting urllib3<1.27,>=1.25.4 (from botocore<1.40.0,>=1.39.14->boto3->transformers==2.6.0) Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/33/cf/8435d5a7159e2a9c83a95896ed596f68cf798005fe107cc655b5c5c14704/urllib3-1.26.20-py2.py3-none-any.whl (144 kB) Requirement already satisfied: six>=1.5 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from python-dateutil<3.0.0,>=2.1->botocore<1.40.0,>=1.39.14->boto3->transformers==2.6.0) (1.17.0) Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from requests->transformers==2.6.0) (3.4.2) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from requests->transformers==2.6.0) (3.10) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\program files\python39\lib\site-packages (from requests->transformers==2.6.0) (2025.7.14) Requirement already satisfied: click in d:\program files\python39\lib\site-packages (from sacremoses->transformers==2.6.0) (8.1.8) Requirement already satisfied: joblib in d:\program files\python39\lib\site-packages (from sacremoses->transformers==2.6.0) (1.5.1) Building wheels for collected packages: tokenizers Building wheel for tokenizers (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for tokenizers (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [57 lines of output] C:\Users\bin.han2\AppData\Local\Temp\pip-build-env-yipdni4_\overlay\Lib\site-packages\setuptools\dist.py:759: SetuptoolsDeprecationWarning: License classifiers are deprecated. !! ******************************************************************************** Please consider removing the following classifiers in favor of a SPDX license expression: License :: OSI Approved :: Apache Software License See https://packaging.python.org/en/latest/guides/writing-pyproject-toml/#license for details. ******************************************************************************** !! self._finalize_license_expression() running bdist_wheel running build running build_py creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers copying tokenizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\models copying tokenizers\models\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\models creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\decoders copying tokenizers\decoders\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\decoders creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\normalizers copying tokenizers\normalizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\normalizers creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\pre_tokenizers copying tokenizers\pre_tokenizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\pre_tokenizers creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\processors copying tokenizers\processors\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\processors creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\trainers copying tokenizers\trainers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\trainers creating build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\base_tokenizer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\bert_wordpiece.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\byte_level_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\char_level_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\sentencepiece_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\implementations\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\implementations copying tokenizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers copying tokenizers\models\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\models copying tokenizers\decoders\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\decoders copying tokenizers\normalizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\normalizers copying tokenizers\pre_tokenizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\pre_tokenizers copying tokenizers\processors\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\processors copying tokenizers\trainers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-39\tokenizers\trainers running build_ext running build_rust error: can't find Rust compiler If you are using an outdated pip version, it is possible a prebuilt wheel is available for this package but pip is not able to install from it. Installing from the wheel would avoid the need for a Rust compiler. To update pip, run: pip install --upgrade pip and then retry package installation. If you did intend to build this package from source, try installing a Rust compiler from your system package manager and ensure it is on the PATH during installation. Alternatively, rustup (available at https://rustup.rs) is the recommended way to download and update the Rust compiler toolchain. [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for tokenizers Failed to build tokenizers ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (tokenizers) C:\Users\bin.han2>

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AMEF(Artificial Multi-Exposure Fusion)方法是一种用于图像去雾的技术,其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前,让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。 图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度,增强图像的对比度和颜色饱和度,使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。 多重曝光技术源自摄影领域,通过拍摄同一场景的多张照片,再将这些照片通过特定算法融合,获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用,例如增加图片的动态范围,提升细节和亮度,消除噪点等。 在介绍的AMEF去雾方法中,该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合,以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题,因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。 在Matlab代码实现方面,AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中,clip_range是一个重要的参数,它决定了在去雾处理过程中,对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中,该参数被设定为c=0.010,但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节,但同时也可能引入更多噪声,因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。 AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章,题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时,该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作,题目为“Exposure Fusion”。因此,如果读者在实际应用中使用了这段代码,适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。 此外,标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神,允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性,鼓励了更广泛的研究和应用。 从压缩包子文件的文件名称列表中,我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目,其主分支被标识为“master”,这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本,也是用户在使用时应该选择的版本。 总的来说,AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案,能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像,这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
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泵浦光匹配建模全解析:MATLAB中耦合效率提升的4个关键点(实战案例)

# 摘要 泵浦光匹配建模在光纤激光器与光学系统设计中具有关键作用,直接影响光束耦合效率与系统整体性能。本文系统阐述了泵浦光匹配建模的基本概念与研究意义,深入分析其理论基础,包括光纤耦合原理、高斯光束传播特性及耦合效率的数学建模。基于MATLAB平台,介绍了光学仿真工具的使用与建模环境搭建方法,并提出四种关键建模策略以提升耦合效率。通过典型实例验证模型有效性
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openshift跟k8s和docker之间的关系

### OpenShift 与 Kubernetes 和 Docker 的关系 OpenShift 是基于 Kubernetes 和 Docker 构建的一个企业级应用云平台。它通过整合 Kubernetes 的容器编排能力和 Docker 的容器引擎,提供了一套完整的云原生解决方案。 #### OpenShift 与 Kubernetes 的关系 Kubernetes 是 OpenShift 的核心组件之一,负责容器编排任务。OpenShift 基于 Kubernetes 构建,并在其基础上扩展了更多企业级功能。例如,OpenShift 引入了 BuildConfig、ImageStre