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import torch.multiprocessing as torch_mp ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

时间: 2023-08-26 21:16:37 浏览: 253
### 回答1: 这个错误说明你的 Python 环境中没有安装 torch 库。你需要在命令行中运行以下命令安装 torch: ``` pip install torch ``` 如果你使用的是 Anaconda 环境,可以使用以下命令安装 torch: ``` conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` 安装完成后,再次运行你的代码就应该能够正常执行了。 ### 回答2: ModuleNotFoundError: No module named 'torch' 这个错误提示是因为在当前环境中找不到名为torch的模块。 要解决这个问题,首先需要确保已经正确安装了torch。可以通过执行以下命令来安装torch: pip install torch 如果已经安装了torch,但是仍然出现此错误,可能是因为该模块的路径没有添加到系统环境变量中。可以尝试手动添加路径。 首先,找到torch模块所在的路径。可以在Python中执行以下代码来查询torch模块的路径: import torch print(torch.__file__) 执行完上述代码后,会打印出torch模块的路径。将该路径加入系统环境变量中。 假设torch模块的路径为C:\Python\Python37\Lib\site-packages\torch\__init__.py,那么可以通过以下步骤来添加路径: 1. 打开控制面板,点击系统和安全,选择系统。 2. 在系统窗口中,点击高级系统设置。 3. 在系统属性对话框中,点击环境变量。 4. 在环境变量对话框中,找到系统变量中的Path并点击编辑。 5. 在编辑环境变量对话框中,点击新建并添加路径C:\Python\Python37\Lib\site-packages。 6. 点击确定,保存更改。 完成上述步骤后,重新运行程序,应该就能够成功导入torch模块了。 ### 回答3: 出现该错误的原因是没有安装或正确导入了PyTorch库的multiprocessing模块。multiprocessing模块是PyTorch库中的一个子模块,用于进行多进程的并行计算。 解决该问题的方法如下: 1. 首先需要确认是否已经安装了PyTorch库。可以在终端或命令提示符中输入以下命令来检查PyTorch是否已安装: ``` pip freeze | grep torch ``` 如果没有任何输出或输出中没有包含"torch",说明没有安装PyTorch库。 2. 如果没有安装PyTorch库,可以通过以下命令安装最新版本的PyTorch: ``` pip install torch ``` 或者根据官方文档提供的安装命令来安装适合您系统的版本。 3. 如果已经安装了PyTorch库,但仍然出现该错误,可能是因为没有正确导入multiprocessing模块。请确保在Python脚本的开头正确导入了torch.multiprocessing模块,示例如下: ```python import torch.multiprocessing as torch_mp ``` 如果您的代码中没有这一行,或者导入的模块名不正确,都会导致该错误。 总之,为了解决"No module named 'torch'"的错误,您需要确保已经正确安装了PyTorch库,并在代码中正确导入了torch.multiprocessing模块。
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'''Training script. ''' import os from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim import Adam, lr_scheduler from torchsummary import summary from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from models.resnet50 import ResNet50 from runtime_args import args from load_dataset import LoadDataset from plot import plot_loss_acc from helpers import calculate_accuracy device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() and args.device == 'gpu' else 'cpu') if not os.path.exists(args.graphs_folder) : os.mkdir(args.graphs_folder) model_save_folder = 'resnet_cbam/' if args.use_cbam else 'resnet/' if not os.path.exists(model_save_folder) : os.mkdir(model_save_folder) def train(gpu, args): '''Init models and dataloaders and train/validate model. ''' rank = args.rank * args.gpus + gpu world_size = args.gpus * args.nodes dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank) model = ResNet50(image_depth=args.img_depth, num_classes=args.num_classes, use_cbam=args.use_cbam) torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) lr_decay = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=args.decay_rate) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) summary(model, (3, 224, 224)) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu]) train_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSample

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.multiprocessing as mp import numpy as np import gym import random # A3C Actor-Critic Network class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(ActorCritic, self).__init__() self.shared = nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, 128), nn.ReLU(), ) self.actor = nn.Sequential( nn.Linear(128, action_dim), nn.Softmax(dim=-1) ) self.critic = nn.Linear(128, 1) def forward(self, x): x = self.shared(x) return self.actor(x), self.critic(x) # Worker Process class Worker(mp.Process): def __init__(self, global_model, optimizer, env_fn, worker_id): super(Worker, self).__init__() self.global_model = global_model self.optimizer = optimizer self.env = env_fn() self.worker_id = worker_id self.local_model = ActorCritic(self.env.observation_space.shape[0], self.env.action_space.n) self.local_model.load_state_dict(self.global_model.state_dict()) def run(self): gamma = 0.99 # Discount factor while True: state = self.env.reset() state = torch.FloatTensor(state) done = False while not done: probs, value = self.local_model(state) action = torch.multinomial(probs, 1).item() next_state, reward, done, _ = self.env.step(action) next_state = torch.FloatTensor(next_state) _, next_value = self.local_model(next_state) target = reward + gamma * next_value.item() * (1 - done) advantage = target - value.item() loss = -torch.log(probs[action]) * advantage + nn.functional.mse_loss(value, torch.tensor(target)) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() for global_param, local_param in zip(self.global_model.parameters(), self.local_model.parameters()): global_param._grad = local_param.grad self.optimizer.step() self.local_model.load_state_dict(self.global_model.state_dict()) state = next_state # Environment function (To be replaced with mp-quic-go environment) def create_env(): return gym.make("CartPole-v1") # Placeholder, needs replacement # Main A3C Training if __name__ == "__main__": state_dim = 4 # Replace with actual state size action_dim = 2 # Replace with actual number of paths global_model = ActorCritic(state_dim, action_dim) global_model.share_memory() optimizer = optim.Adam(global_model.parameters(), lr=0.001) workers = [Worker(global_model, optimizer, create_env, i) for i in range(mp.cpu_count())] for w in workers: w.start() for w in workers: w.join()请详细解释这段代码的内容并告诉我能不能使用运行

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 1 ----> 1 from keras.datasets import imdb 3 # 加载IMDB数据集(保留最常见的20,000词) 4 max_features = 20000 File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\__init__.py:7 1 """DO NOT EDIT. 2 3 This file was autogenerated. Do not edit it by hand, 4 since your modifications would be overwritten. 5 """ ----> 7 from keras import _tf_keras as _tf_keras 8 from keras import activations as activations 9 from keras import applications as applications File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\_tf_keras\__init__.py:1 ----> 1 from keras._tf_keras import keras File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\_tf_keras\keras\__init__.py:7 1 """DO NOT EDIT. 2 3 This file was autogenerated. Do not edit it by hand, 4 since your modifications would be overwritten. 5 """ ----> 7 from keras import activations as activations 8 from keras import applications as applications 9 from keras import callbacks as callbacks File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\activations\__init__.py:7 1 """DO NOT EDIT. 2 3 This file was autogenerated. Do not edit it by hand, 4 since your modifications would be overwritten. 5 """ ----> 7 from keras.src.activations import deserialize as deserialize 8 from keras.src.activations import get as get 9 from keras.src.activations import serialize as serialize File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\__init__.py:1 ----> 1 from keras.src import activations 2 from keras.src import applications 3 from keras.src import backend File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\activations\__init__.py:3 1 import types ----> 3 from keras.src.activations.activations import celu 4 from keras.src.activations.activations import elu 5 from keras.src.activations.activations import exponential File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\activations\activations.py:1 ----> 1 from keras.src import backend 2 from keras.src import ops 3 from keras.src.api_export import keras_export File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\backend\__init__.py:10 7 import torch 9 from keras.src.api_export import keras_export ---> 10 from keras.src.backend.common.dtypes import result_type 11 from keras.src.backend.common.keras_tensor import KerasTensor 12 from keras.src.backend.common.keras_tensor import any_symbolic_tensors File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\backend\common\__init__.py:2 1 from keras.src.backend.common import backend_utils ----> 2 from keras.src.backend.common.dtypes import result_type 3 from keras.src.backend.common.variables import AutocastScope 4 from keras.src.backend.common.variables import Variable as KerasVariable File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\backend\common\dtypes.py:5 3 from keras.src.api_export import keras_export 4 from keras.src.backend import config ----> 5 from keras.src.backend.common.variables import standardize_dtype 7 BOOL_TYPES = ("bool",) 8 INT_TYPES = ( 9 "uint8", 10 "uint16", (...) 16 "int64", 17 ) File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\backend\common\variables.py:11 9 from keras.src.backend.common.stateless_scope import get_stateless_scope 10 from keras.src.backend.common.stateless_scope import in_stateless_scope ---> 11 from keras.src.utils.module_utils import tensorflow as tf 12 from keras.src.utils.naming import auto_name 15 class Variable: File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\utils\__init__.py:1 ----> 1 from keras.src.utils.audio_dataset_utils import audio_dataset_from_directory 2 from keras.src.utils.dataset_utils import split_dataset 3 from keras.src.utils.file_utils import get_file File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\utils\audio_dataset_utils.py:4 1 import numpy as np 3 from keras.src.api_export import keras_export ----> 4 from keras.src.utils import dataset_utils 5 from keras.src.utils.module_utils import tensorflow as tf 6 from keras.src.utils.module_utils import tensorflow_io as tfio File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\utils\dataset_utils.py:9 5 from multiprocessing.pool import ThreadPool 7 import numpy as np ----> 9 from keras.src import tree 10 from keras.src.api_export import keras_export 11 from keras.src.utils import io_utils File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\tree\__init__.py:1 ----> 1 from keras.src.tree.tree_api import assert_same_paths 2 from keras.src.tree.tree_api import assert_same_structure 3 from keras.src.tree.tree_api import flatten File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\tree\tree_api.py:8 5 from keras.src.utils.module_utils import optree 7 if optree.available: ----> 8 from keras.src.tree import optree_impl as tree_impl 9 elif dmtree.available: 10 from keras.src.tree import dmtree_impl as tree_impl File A:\anaconda\Lib\site-packages\keras\src\tree\optree_impl.py:13 11 # Register backend-specific node classes 12 if backend() == "tensorflow": ---> 13 from tensorflow.python.trackable.data_structures import ListWrapper 14 from tensorflow.python.trackable.data_structures import _DictWrapper 16 try: File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py:55 53 from tensorflow._api.v2 import autograph 54 from tensorflow._api.v2 import bitwise ---> 55 from tensorflow._api.v2 import compat 56 from tensorflow._api.v2 import config 57 from tensorflow._api.v2 import data File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\__init__.py:8 3 """Public API for tf._api.v2.compat namespace 4 """ 6 import sys as _sys ----> 8 from tensorflow._api.v2.compat import v1 9 from tensorflow._api.v2.compat import v2 10 from tensorflow.python.compat.compat import forward_compatibility_horizon # line: 125 File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\__init__.py:30 28 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import autograph 29 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import bitwise ---> 30 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import compat 31 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import config 32 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import data File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\__init__.py:8 3 """Public API for tf._api.v2.compat namespace 4 """ 6 import sys as _sys ----> 8 from tensorflow._api.v2.compat.v1.compat import v1 9 from tensorflow._api.v2.compat.v1.compat import v2 10 from tensorflow.python.compat.compat import forward_compatibility_horizon # line: 125 File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\v1\__init__.py:32 30 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import compat 31 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import config ---> 32 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import data 33 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import debugging 34 from tensorflow._api.v2.compat.v1 import distribute File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\data\__init__.py:8 3 """Public API for tf._api.v2.data namespace 4 """ 6 import sys as _sys ----> 8 from tensorflow._api.v2.compat.v1.data import experimental 9 from tensorflow.python.data.ops.dataset_ops import AUTOTUNE # line: 103 10 from tensorflow.python.data.ops.dataset_ops import DatasetV1 as Dataset # line: 3710 File A:\anaconda\Lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\data\experimental\__init__.py:32 30 from tensorflow.python.data.experimental.ops.interleave_ops import parallel_interleave # line: 29 31 from tensorflow.python.data.experimental.ops.interleave_ops import sample_from_datasets_v1 as sample_from_datasets # line: 158 ---> 32 from tensorflow.python.data.experimental.ops.iterator_model_ops import get_model_proto # line: 25 33 from tensorflow.python.data.experimental.ops.iterator_ops import make_saveable_from_iterator # line: 38 34 from tensorflow.python.data.experimental.ops.lookup_ops import DatasetInitializer # line: 54 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.data.experimental.ops.iterator_model_ops' 运行加载Keras中的IMDB数据集的代码报错

import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") PyTorch版本: 2.0.1+cpu CUDA可用: False GPU数量: 0 --------------------------------------------------------------------------- AssertionError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 5 3 print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") 4 print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") ----> 5 print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\cuda\__init__.py:365, in get_device_name(device) 353 def get_device_name(device: Optional[_device_t] = None) -> str: 354 r"""Gets the name of a device. 355 356 Args: (...) 363 str: the name of the device 364 """ --> 365 return get_device_properties(device).name File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\cuda\__init__.py:395, in get_device_properties(device) 385 def get_device_properties(device: _device_t) -> _CudaDeviceProperties: 386 r"""Gets the properties of a device. 387 388 Args: (...) 393 _CudaDeviceProperties: the properties of the device 394 """ --> 395 _lazy_init() # will define _get_device_properties 396 device = _get_device_index(device, optional=True) 397 if device < 0 or device >= device_count(): File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\cuda\__init__.py:239, in _lazy_init() 235 raise RuntimeError( 236 "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with " 237 "multiprocessing, you must use the 'spawn' start method") 238 if not hasattr(torch._C, '_cuda_getDeviceCount'): --> 239 raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") 240 if _cudart is None: 241 raise AssertionError( 242 "libcudart functions unavailable. It looks like you have a broken build?") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 from __future__ import absolute_import, division, print_function import json import multiprocessing import os import click import joblib import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from omegaconf import OmegaConf from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchnet.meter import MovingAverageValueMeter from tqdm import tqdm from libs.datasets import get_dataset from libs.models import DeepLabV2_ResNet101_MSC from libs.utils import DenseCRF, PolynomialLR, scores palette = [0,0,0, 128,0,0, 0,128,0, 128,128,0, 0,0,128, 128,0,128, 0,128,128, 128,128,128, 64,0,0, 192,0,0, 64,128,0, 192,128,0, 64,0,128, 192,0,128, 64,128,128, 192,128,128, 0,64,0, 128,64,0, 0,192,0, 128,192,0, 0,64,128, 128,64,128, 0,192,128, 128,192,128, 64,64,0, 192,64,0, 64,192,0, 192,192,0] def makedirs(dirs): if not os.path.exists(dirs): os.makedirs(dirs) def get_device(cuda): cuda = cuda and torch.cuda.is_available() device = torch.device("cuda:0" if cuda else "cpu") if cuda: print("Device:") for i in range(torch.cuda.device_count()): print(" {}:".format(i), torch.cuda.get_device_name(i)) else: print("Device: CPU") return device def get_params(model, key): # For Dilated FCN if key == "1x": for m in model.named_modules(): if "layer" in m[0]: if isinstance(m[1], nn.Conv2d): for p in m[1].parameters(): yield p # For conv weight in the ASPP module if key == "10x": for m in model.named_modules(): if "aspp" in m[0]: if isinstance(m[1], nn.Conv2d): yield m[1].weight # For conv bias in the ASPP module if key == "20x": for m in model.named_modules(): if "aspp" in m[0]: if isinstan

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根据提供的文件信息,我们将详细讨论与标题和描述中提及的Docker、OpenMediaVault以及如何部署OpenMediaVault的Docker镜像相关的一系列知识点。 首先,Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 OpenMediaVault是一个基于Debian的NAS(网络附加存储)解决方案。它专为家庭或小型办公室提供文件共享、网络附加存储以及打印服务。它提供了一个易用的Web界面,通过这个界面用户可以管理服务器配置、网络设置、用户权限、文件服务等。 在描述中提到了一些Docker命令行操作: 1. `git clone`:用于克隆仓库到本地,这里的仓库指的是“docker-images-openmedivault”。 2. `docker build -t omv`:这是一个构建Docker镜像的命令,其中`-t`参数用于标记镜像名称和标签,这里是标记为“omv”。 3. `docker run`:运行一个容器实例,`-t`参数用于分配一个伪终端,`-i`参数用于交互式操作,`-p 80:80`则是将容器的80端口映射到宿主机的80端口。 启动服务的部分涉及OpenMediaVault的配置和初始化: - ssh服务:用于远程登录到服务器的协议。 - php5-fpm:是PHP的一个FastCGI实现,用于加速PHP的运行。 - nginx:是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,常用于优化静态内容的分发。 - openmediavault引擎:指的是OpenMediaVault的核心服务。 - rrdcached:用于收集和缓存性能数据,这些数据可以被rrdtool图形化工具读取。 - collectd:是一个守护进程,用于收集系统性能和提供各种存储方式和传输方式来存储所收集的数据。 为了访问服务,需要在浏览器中输入"http:// IP_OF_DOCKER",其中`IP_OF_DOCKER`指的是运行Docker容器的主机IP地址。 描述中还提到了一个步骤:“在System-> Network-> Interfaces中添加带有dhcp的eth0”,这指的是需要在OpenMediaVault的Web管理界面中配置网络接口。`eth0`是网络接口的名称,通常代表第一个以太网接口。DHCP(动态主机配置协议)是一种自动为网络中的设备分配IP地址的协议,这样设备就可以连接网络并开始通信,无需手动配置IP地址。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“docker-images-openmediavault-master”暗示了这是一个包含Docker镜像文件的代码仓库。通常,“master”分支是代码的主分支,包含了代码库中最新且通常是最稳定的版本。用户可以通过克隆该仓库到本地来获取所有相关的Dockerfile、配置脚本及依赖文件,以便能够自行构建和运行OpenMediaVault的Docker镜像。 综上所述,这些知识点涵盖了从基本的Docker概念、Docker命令行操作、OpenMediaVault服务启动和管理,到具体的网络配置及Docker仓库操作,都是进行Docker化OpenMediaVault部署的关键步骤。
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