Github--NeuralEDUSeg代码依赖安装，以及运行报错的解决-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BierOne/article/details/116426227

这篇博客记录了安装NeuralEDUSeg项目时遇到的依赖冲突及解决过程，包括torch的手动下载，psycopg2的预先安装，requirements.txt的修改，以及针对错误如TypeError、找不到sklearn.utils.linear_assignment_和TensorboardX安装问题的解决办法。

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源地址：https://github.com/PKU-TANGENT/NeuralEDUSeg
Repository上给的依赖安装不太对，会有conflicts，所以安装依赖有点坑
记录一下整个流程（仅需要用pip和conda，不然太麻烦了）

安装步骤

需要安装torch-0.3，conda和pip都找不到official source。所以上官网下，下载链接，注意对应的系统和python版本即可，我的是python3.6和linux，所以下载torch-0.3.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl即可。

conda create -n edu_seg python=3.6
ac edu_seg
pip install torch-0.3.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

参考issue，提前安装好两个依赖psycopg2-binary与psycopg2

pip install psycopg2-binary
conda install psycopg2

修改一下requirements.txt，不然会因为conflicts安装失败。更改后的版本如下：

tensorflow_gpu==1.14.0
spacy==2.0.11
allennlp==0.4.2
numpy==1.14.5

用pip安装requirements

pip install -r requirements.txt

Error的解决

TypeError: Params.pop: key must be a supertype of <class ‘inspect._empty’> but is <class ‘str’> 调整override的版本

pip install overrides==4.1.2

No module named ‘sklearn.utils.linear_assignment_’ linear_assignment 在高版本的sklearn里移除了，所以我们需要低版本的sklearn

pip install scikit-learn==0.22.2

Tensorboard报错couldn‘t build proto file into descriptor pool!’ 类似的问题，卸载tensorboardX，安装1.8版本

pip uninstall tensorboardX
pip install tensorboardX==1.8