Traceback (most recent call last): File "/tmp/a.py", line 24, in <module> n = eval(input()) EOFError: EOF when reading a line

这个错误提示是因为你在运行程序时没有输入任何内容，因此程序在读取输入时出现了错误。你可以按照以下步骤来运行程序： 1. 打开一个文本编辑器，例如记事本或者VS Code等。 2. 将以下代码复制粘贴到文本编辑器中： ```python def bonus(sales): if sales>100000: return 1.25 elif 50000 < sales <=100000: return 1.20 elif 20000 < sales <= 50000: return 1.15 elif 10000 < sales <= 20000: return 1.10 else: return 1.00 sales=eval(input()) print("%.2f" % (sales * bonus(sales))) ``` 3. 保存文件，例如保存为`bonus.py`。 4. 打开命令行或终端，进入到保存文件的目录下。 5. 运行命令`python bonus.py`。 6. 在命令行或终端中输入一个销售额，例如输入`30000`，然后按回车键。 7. 程序会输出该销售额对应的提成金额，例如输出`34500.00`。 请注意，在输入销售额时，要确保输入的内容符合Python语法，例如输入一个数字或者一个可以转换为数字的表达式。如果输入的内容不符合Python语法，程序就会出现错误。

<think>我们正在处理两个主要问题： 1. CMake构建时找不到src/file_io.cpp文件 2. 使用setup.py develop安装时因缺少torch模块而失败 首先，我们需要分析问题原因，然后提供解决方案。 问题1: CMake找不到src/file_io.cpp文件 可能的原因： - 文件路径错误：CMakeLists.txt中指定的路径与项目实际结构不符 - 文件不存在：该文件确实不在指定位置 - 大小写敏感：在Linux系统中，路径大小写敏感 问题2: setup.py develop因缺少torch模块而失败 可能的原因： - 未安装torch或安装不正确 - 环境问题：可能使用了错误的环境，或者环境未激活 - 在setup.py中未正确声明依赖 根据引用[2]中的信息，有些组件需要手动编译，例如使用`python setup.py install`。同时，引用[3]中出现了CMake错误，涉及到CUDA和torch的配置，这暗示了torch可能没有正确安装或者环境变量设置有问题。 解决方案： 一、解决CMake找不到src/file_io.cpp文件 步骤1：检查文件是否存在 - 确认项目根目录下是否存在`src/file_io.cpp`文件。如果不存在，需要检查项目结构，或者从源代码仓库中确认该文件是否被移动或删除。 步骤2：调整CMakeLists.txt中的文件收集方式 - 使用`file(GLOB ...)`命令收集源文件时，如果文件路径不匹配，会导致文件未被包含。建议检查当前CMakeLists.txt中的文件收集部分，并确保路径正确。 例如，原配置可能是： ```cmake file(GLOB MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp) ``` 如果`file_io.cpp`位于`src/app`子目录下，则需要调整GLOB模式以包含子目录： ```cmake file(GLOB_RECURSE MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp) ``` 注意：使用`GLOB_RECURSE`会递归搜索src目录下的所有子目录。但要注意，如果项目结构复杂，可能会包含不需要的文件。 或者，如果知道文件的确切路径，可以显式添加： ```cmake set(MY_SRC src/app/file_io.cpp ... # 其他文件 ) ``` 步骤3：确保路径大小写正确 - 检查CMakeLists.txt中路径的大小写是否与实际文件系统一致。 二、解决setup.py develop因缺少torch模块而失败 步骤1：确认torch安装 - 在终端中激活项目使用的Python环境，然后运行： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 如果导入失败，说明torch未安装或安装不正确。 步骤2：安装torch - 根据项目要求，安装正确版本的torch。通常项目文档会指定版本，如果没有，可以尝试： ```bash pip install torch torchvision ``` 或者使用项目指定的版本，例如： ```bash pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 步骤3：检查环境 - 确保在运行setup.py时，使用的是同一个环境下的Python。 步骤4：在setup.py中声明依赖 - 如果项目使用setuptools，则应在setup.py中声明依赖。检查setup.py是否包含`install_requires`字段，并包含'torch'。例如： ```python setup( ... install_requires=['torch', 'torchvision'], ... ) ``` 然后重新运行`python setup.py develop`，它会自动安装缺失的依赖。 步骤5：手动安装依赖 - 如果setup.py没有声明依赖，可以手动安装项目所需依赖。通常项目会提供requirements.txt，使用： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 步骤6：处理引用[2]中提到的pybind11问题 - 引用[2]提到在编译fast_gicp时使用了`python setup.py install`，并遇到了pybind11错误。如果我们的项目也使用pybind11，需要确保pybind11已安装。可以通过pip安装： ```bash pip install pybind11 ``` 三、综合建议 由于项目可能包含多个组件，有些通过CMake构建，有些通过setuptools构建，因此需要分别处理。 建议的完整步骤： 1. 创建并激活合适的Python环境（如conda或venv） 2. 安装项目所需的主要依赖，如torch、torchvision、pybind11等 3. 对于CMake部分： - 调整CMakeLists.txt中的源文件路径，确保包含所有需要的文件 - 创建build目录，运行cmake配置和构建 4. 对于Python部分： - 如果项目包含setup.py，确保其中声明了依赖，然后运行`python setup.py develop`或`pip install -e .` 注意：引用[3]中的CMake错误可能与CUDA配置有关，如果遇到类似错误，需要检查CUDA路径和版本是否与torch版本匹配。 如果问题仍然存在，请提供具体的错误信息，以便进一步诊断。 示例CMakeLists.txt修改（针对文件路径问题）： 原始配置： ```cmake file(GLOB MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp) ``` 修改为（递归查找）： ```cmake file(GLOB_RECURSE MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cu # 如果有CUDA文件 ) ``` 或者显式列出文件（推荐，避免包含不需要的文件）： ```cmake set(MY_SRC src/file_io.cpp src/app/main.cpp # ... 其他文件 ) ``` 示例setup.py修改（添加依赖）： ```python from setuptools import setup, Extension setup( name='my_project', version='0.1', ext_modules=[...], install_requires=[ 'torch', 'pybind11', # 其他依赖 ], ) ``` 最后，根据引用[5]，训练模型时可能需要进入特定目录运行脚本，确保在正确环境中运行。 如果用户的问题涉及特定项目（如CenterNet），请参考项目文档的安装说明。 由于用户提到的是降级到CMake 3.15，因此上述解决方案均需在CMake 3.15环境下验证。 如果用户提供的引用中有其他线索，请结合使用。 注意：在修改构建脚本后，清理构建目录（删除build目录）再重新构建。 生成相关问题： 1. 如何正确设置CMakeLists.txt以递归包含源文件？ 2. 在setup.py中如何正确声明torch依赖？ 3. 如何解决CMake构建中关于CUDA配置的错误？ 4. 使用setup.py develop安装项目时如何避免依赖缺失？ 5. 如何检查Python环境中是否已安装torch？</think>### 解决CMake文件缺失与Python模块安装问题 #### 问题1：CMake找不到`src/file_io.cpp`文件 **原因分析**： 1. 文件路径错误：CMakeLists.txt中的路径配置与实际文件位置不匹配 2. 文件未包含在构建系统中：未正确添加到`file(GLOB)`或`add_library`指令 3. 大小写敏感问题：Linux系统下路径大小写敏感 **解决方案**： ```cmake # 修改CMakeLists.txt # 1. 检查文件路径 message(STATUS "当前路径: ${PROJECT_SOURCE_DIR}") # 验证根目录 # 2. 使用精确路径指定源文件 file(GLOB MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/app/*.cpp # 添加子目录 ) # 3. 显式包含关键文件 list(APPEND MY_SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/file_io.cpp # 显式添加 ) # 4. 验证文件存在 foreach(file ${MY_SRC}) if(NOT EXISTS ${file}) message(WARNING "缺失文件: ${file}") endif() endforeach() ``` #### 问题2：`setup.py develop`安装失败（缺少torch模块） **原因分析**： 1. 环境未正确激活：未在虚拟环境中操作 2. PyTorch未正确安装：版本不匹配或安装不完整 3. 路径配置错误：Python解释器路径与CMake不匹配 **解决方案**： ```bash # 步骤1：创建并激活虚拟环境 python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac # .venv\Scripts\activate # Windows # 步骤2：安装匹配的PyTorch版本 # 根据项目要求选择版本（示例） pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 步骤3：验证安装 python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 步骤4：配置CMake的Python路径 cmake -B build \ -DPYTHON_EXECUTABLE="$(which python)" \ -Dpybind11_DIR="$(pip show pybind11 | grep Location | cut -d' ' -f2)/pybind11/share/cmake/pybind11" ``` #### 完整构建流程 ```bash # 1. 准备环境 python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt # 包含torch/pybind11等 # 2. 配置CMake cmake -B build \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DPYTHON_EXECUTABLE="$(which python)" # 3. 构建C++扩展 cmake --build build --parallel 4 # 4. 安装Python模块 cd python python setup.py develop # 现在应能正确识别torch ``` #### 关键问题排查点 1. **路径验证**： ```bash # 检查CMake识别的Python路径 cmake -B build -L | grep PYTHON ``` 2. **Torch安装验证**： ```python # test_torch.py import torch print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") ``` 3. **文件结构检查**： ```bash # 确认文件位置 find . -name file_io.cpp # 输出应为: ./src/app/file_io.cpp ``` > **重要提示**：对于包含C++扩展的Python包，必须确保： > 1. CMake使用的Python解释器与`setup.py`运行时相同 > 2. PyTorch版本与CUDA驱动兼容（使用`nvcc --version`验证） > 3. 在虚拟环境中完成所有操作[^4]