pyts导入包，ImportError: cannot import name ‘PowerTransformer‘

原创 已于 2022-12-09 21:29:10 修改 · 617 阅读 · 1 ·
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#python #scikit-learn

于 2022-12-07 17:09:43 首次发布
本文介绍了解决pyts安装失败的方法以及由于scikit-learn版本不匹配导致的错误解决办法。通过升级scikit-learn版本和使用特定命令安装pyts来确保正确运行。

当要从pyts中导入要用的包时，产生报错

 经过查询是因为

scikit-learn is a dependency of the package and is installed when you install pyts. sklearn.preprocessing.PowerTransformer has been added in scikit-learn==0.20 and pyts requires scikit-learn>=0.22, so it should be available.

经查看，本人的版本为0.19.0，于是乎 用 pip install --upgrade scikit-learn 更新至0.24.0。问题得到解决（若还未解决，可以试试 Restart kernel）。

此前还遇到pyts安装失败问题，pip install pyts --user 即可。

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图片汉字识别模块CnOcr无法导入!ImportError:cannot import name 'CnOcr'
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在尝试导入 `CnOcr` 模块时遇到的 `ImportError: cannot import name 'CnOcr'` 错误通常与模块未正确安装或路径配置不正确有关。以下是几种可能的原因及对应的解决方法： ### 1. **确保 CnOcr 已正确安装** - 如果尚未安装 `CnOcr`，可以通过 pip 安装： ```bash pip install cnocr ``` - 如果已经安装但仍然无法导入，可以尝试重新安装： ```bash pip uninstall cnocr pip install cnocr ``` ### 2. **检查 Python 环境和虚拟环境** - 确保你正在使用的 Python 环境中安装了 `CnOcr`。如果你使用的是虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`），请激活相应的环境后再进行安装和运行代码。 - 可以通过以下命令确认当前环境中是否已安装 `cnocr`： ```bash pip show cnocr ``` 如果没有输出或提示未找到包，则说明该环境中未安装。 ### 3. **检查文件名或模块名冲突** - 确保你的脚本文件名不是 `cnocr.py`，否则会导致 Python 导入自身而不是实际的库。 - 同样，确保项目目录中没有其他名为 `cnocr` 的模块或文件夹。 ### 4. **升级 pip 和 setuptools** - 有时旧版本的 `pip` 或 `setuptools` 可能会导致安装问题。可以尝试更新它们： ```bash pip install --upgrade pip setuptools ``` ### 5. **从源码安装** - 如果通过 pip 安装失败，可以尝试从 GitHub 克隆官方仓库并手动安装： ```bash git clone https://github.com/breezedeus/cnocr.git cd cnocr pip install -e . ``` 这将把 `cnocr` 作为可编辑包安装到你的环境中。 ### 6. **检查依赖项是否完整** - `CnOcr` 依赖于一些第三方库，如 `opencv-python`, `numpy`, `Pillow` 等。如果这些依赖项缺失或版本不兼容，也可能导致导入失败。可以通过以下命令安装或更新这些依赖： ```bash pip install opencv-python numpy Pillow ``` ### 7. **处理 Ubuntu 上的 cv2 导入错误** - 如果你在 Ubuntu 上使用 `cv2` 时遇到类似 `ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file` 的问题，可以尝试安装缺失的系统库： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libsm6 ``` 此外，还可以安装 OpenCV 的完整版本以避免此类问题： ```bash pip install opencv-python-headless ``` ### 8. **CUDA 和 cuDNN 配置问题** - 如果你在 GPU 上运行 `CnOcr` 并遇到 CUDA 相关的问题，确保你已经正确安装了 CUDA Toolkit 和 cuDNN，并且环境变量配置正确。可以在 `~/.bashrc` 中添加如下内容以设置 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH`： ```bash if [ -d "/usr/local/cuda-10.0/bin/" ]; then export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} fi ``` 然后执行： ```bash source ~/.bashrc ``` ---
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