module ‘pickle‘ has no attribute ‘_Pickler‘ (most likely due to a circular import)

报错如上:

import pandas as pd  突然报错

Traceback (most recent call last):
  File "/root/kaggle/struc/struct.py", line 3, in <module>
    import pandas as pd
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/pandas/init.py", line 11, in <module>
    import(_dependency)
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/numpy/init.py", line 114, in <module>
    from numpy.config import show_config
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/numpy/config.py", line 4, in <module>
    from numpy._core._multiarray_umath import (
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/numpy/_core/init.py", line 74, in <module>
    from . import numeric
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/numpy/_core/numeric.py", line 25, in <module>
    from . import shape_base
  File "/root/.conda/envs/huixiangdou/lib/python3.10/site-packages/numpy/_co
<think>我们正在解决一个PyTorch多进程导入错误:ImportError:cannot importname 'reduction' dueto circularimport。这个错误通常发生在使用多进程时,由于循环导入导致无法正确导入`reduction`模块。 根据引用[4],问题可能与pickle模块有关。引用[4]提到,通过修改`multiprocessing/reduction.py`文件,将`ForkingPickler`类的基类从C实现的Pickler改为Python实现的_Pickler,可以避免一些错误。但这种方法需要修改源代码,可能不是最佳解决方案。 另外,引用[5]提到,PyTorch版本问题可能导致一些错误,建议使用0.4.0版本或1.0.1版本。因此,我们可以尝试调整PyTorch版本来解决这个问题。此外,引用[2]提供了一个解决共享策略的方法,即在代码开头加入:```pythonimporttorch.multiprocessingtorch.multiprocessing.set_sharing_strategy('file_system')``` 这个方法可能有助于解决多进程共享内存的问题,从而避免循环导入。根据以上分析,我们可以尝试以下解决方案: 1. **调整PyTorch版本**:降级到0.4.0或升级到1.0.1以上的稳定版本。2.**设置多进程共享策略**:在代码开头设置共享策略为`'file_system'`。3.**避免循环导入**:检查代码中是否有循环导入的情况,尤其是涉及`multiprocessing`和`torch`的模块。如果以上方法都不能解决问题,可能需要考虑修改`reduction.py`文件(如引用[4]所述),但这种方法需要谨慎,因为它涉及修改库文件。 下面给出具体的解决步骤:###步骤1:调整PyTorch版本使用conda安装指定版本的PyTorch: ```bash#降级到0.4.0condainstall pytorch=0.4.0 -c pytorch#或者升级到1.0.1condainstall pytorch=1.0.1 -c pytorch``` ###步骤2:设置多进程共享策略在代码开头(通常在导入模块之后,创建多进程之前)添加以下代码: ```pythonimport torchtorch.multiprocessing.set_sharing_strategy('file_system') ```###步骤3:检查循环导入确保你的代码中没有循环导入。例如,模块A导入模块B,而模块B又导入模块A。特别是在使用多进程时,主模块和子进程模块之间要避免相互导入。###步骤4:修改reduction.py(备用方案)如果上述方法无效,可以尝试修改`reduction.py`文件。根据引用[4],修改方法如下: 找到Python安装目录下的`multiprocessing/reduction.py`文件(例如:`python3.8/multiprocessing/reduction.py`),将`ForkingPickler`类的基类由`pickle.Pickler`改为`pickle._Pickler`(注意:`_Pickler`是纯Python实现的Pickler类)。 修改前:```pythonclassForkingPickler(pickle.Pickler):...``` 修改后:```pythonclassForkingPickler(pickle._Pickler):#使用纯PythonPickler... ```注意:这种方法可能会影响性能,因为纯Python实现的Pickler比C实现的慢。###总结我们提供了多种解决方案,建议按顺序尝试: 1.调整PyTorch版本(步骤1)2.设置共享策略(步骤2)3.检查循环导入(步骤3)4.修改reduction.py(步骤4) 希望这些方法能帮助你解决问题。§§相关问题§§1.如何避免在Python中使用多进程时出现循环导入? 2. PyTorch多进程共享策略有哪些?各自有什么优缺点? 3.如何检查Python中的循环导入? 4.为什么修改reduction.py可以解决循环导入问题?</think>### PyTorch multiprocessing ImportError: cannot import name 'reduction' 解决方案 这个错误通常是由于 Python 的 `multiprocessing` 模块在导入时出现循环依赖导致的,特别是在 Windows 系统上使用 PyTorch 多进程功能时常见。以下是逐步解决方案: #### 1. **设置文件系统共享策略 (推荐)** 在代码开头添加以下两行: ```python import torch.multiprocessing as mp mp.set_sharing_strategy('file_system') # 强制使用文件系统共享 ``` **原理**:PyTorch 默认使用 `file_descriptor` 共享策略,但 Windows 支持较差。切换为 `file_system` 可避免循环导入问题[^2]。 #### 2. **调整导入顺序** 确保在导入任何 PyTorch 模块**之前**先导入 `multiprocessing`: ```python import multiprocessing # 必须在torch之前导入 multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True) # Windows必须设置 import torch ``` **注意**:Windows 必须设置 `spawn` 启动方法[^4]。 #### 3. **检查 Python 路径** 在导入前添加当前工作目录到系统路径: ```python import sys, os sys.path.append(os.getcwd()) # 解决模块查找问题[^3] ``` #### 4. **版本兼容性检查** ```python print(torch.__version__) # 推荐1.8+版本 print(sys.version) # 推荐Python3.7+ ``` 如果使用 PyTorch ≤0.4.1,请升级: ```bash conda install pytorch>1.0 -c pytorch # 解决旧版本兼容问题[^5] ``` #### 5. **完整解决方案示例** ```python import os import sys sys.path.append(os.getcwd()) import multiprocessing multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True) # Windows必需 import torch.multiprocessing as mp mp.set_sharing_strategy('file_system') # 关键修复 # 后续正常导入其他模块 import torch from torchvision import ops ``` > **根本原因**:Windows 的进程创建机制(`spawn`)需要重新导入主模块,导致 `torch` 和 `multiprocessing` 之间产生循环依赖。上述方法通过调整共享策略和导入顺序解决此问题[^4][^2]。
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