[PyCaffe]FatalError:numpy/arrayobject.h:No such file和ImportError:can't import name multiarray

最新推荐文章于 2023-11-23 15:57:51 发布
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#caffe #python

在Ubuntu 14.04.1上编译PyCaffe时遇到numpy库找不到的问题。错误源于pip安装的numpy对应Python3.4，而Caffe的Makefile配置为Python2.7。解决方案包括检查pip版本，确保Python2.7的numpy路径正确，并在必要时清理并重新安装numpy。

环境

  • 系统：Ubuntu 14.04.1
  • Python版本：2.7、3.4

问题1

在对Caffe编译过程中，一路顺利，显卡驱动、cuDNN等安装配置过程就不赘述了。
在进展到 编译Pycaffe 时，

 命令 sudo make pycaffe -j4 出现错误如下：
 python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory

numpy没安装？怎么可能

在shell下命令：pip install numpy
　　　　返回：Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy…

心想不对啊，这不是已经安装了为什么提示不存在，然后又去caffe源码根目录下的Makefile.config找PYTHON_INCLUDE。

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

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numpy/arrayobject.h: No such file or directory
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-15 1087
安装完 NumPy 后，需要找到 numpy/arrayobject.h 头文件的位置。这个文件通常位于 Python 安装目录下的 site-packages/numpy/core/include/numpy 文件夹中。错误表明编译过程中找不到 NumPy 相关的头文件。这通常是因为环境中的 NumPy 没有被正确配置到包含路径中，或者 NumPy。替换 /path/to/numpy/headers 为步骤 2 中找到的实际路径。
Fatal Error: 未找到numpy/arrayobject.h文件和ImportError: 无法导入名为multiarray的模块
Book_Sea的博客
08-21 518
当我们在使用Python中的NumPy库进行科学计算时，有时会遇到一些错误信息，例如"Fatal Error: 未找到numpy/arrayobject.h文件"和"ImportError: 无法导入名为multiarray的模块"。然后，我们使用NumPy库提供的函数对数组进行一些常见的操作，例如计算数组元素的和、平均值和标准差。重新安装最新版本的NumPy库可以确保我们使用的是完整且没有损坏的库。重新安装最新版本的NumPy库可以确保我们使用的是完整且没有损坏的库。步骤 2: 安装最新的NumPy库。
caffe安装问题——numpy/arrayobject.h: No such file or directory
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06-12 3776
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fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory
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fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory
编译 pycaffe时报错：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录
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编译 pycaffe时报错：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录 其实numpy已经是安装的，python中import numpy也没有问题，但就是在此处报错，解决方法： ~ sudo apt-get install python-numpy
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(venv1222070702) root@developer:/home/1222070702# python3 opencv_image.py A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.2.4 as it may crash. To support both 1.x and 2.x versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0. Some module may need to rebuild instead e.g. with 'pybind11>=2.12'. If you are a user of the module, the easiest solution will be to downgrade to 'numpy<2' or try to upgrade the affected module. We expect that some modules will need time to support NumPy 2. Traceback (most recent call last): File "/home/1222070702/opencv_image.py", line 1, in <module> import cv2 File "/home/1222070702/venv1222070702/lib/python3.12/site-packages/cv2/__init__.py", line 8, in <module> from .cv2 import * AttributeError: _ARRAY_API not found Traceback (most recent call last): File "/home/1222070702/opencv_image.py", line 1, in <module> import cv2 File "/home/1222070702/venv1222070702/lib/python3.12/site-packages/cv2/__init__.py", line 8, in <module> from .cv2 import * ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
03-29
若存在类似`fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory`的情况，则表明开发头文件缺失。对于Linux系统，可通过以下命令安装必要依赖： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install ...
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知行合一 止于至善
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重装numpy： sudo pip uninstall numpy sudo pip install numpy 是没有用的。。。 解决的办法就是： sudo apt-get install python-numpy 转载于:https://www.cnblogs.com/cj695/p/5216211.html...
cannot import name ‘multiarray‘
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'multiarray'模块定义了一组基本的数据类型，例如'bool'表示布尔型，'int'表示整数型，'float'表示浮点型等。'multiarray'模块是NumPy库的核心组成部分之一，它实现了高效的多维数组的创建、操作和计算功能。'multiarray'是NumPy的一个核心模块，它包含了NumPy数组的实现。例如，可以使用'multiarray'模块提供的函数来计算数组的均值、标准差和方差，进行向量点积、矩阵乘法、矩阵求逆等线性代数操作，以及进行元素级别的加减乘除等操作。
caffe编译错误可能原因分析----fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory
聿默的博客
08-12 1702
编译caffe时如果出现这种情况的可能性. 1.python路径不对 修改Makefile.config文件中对应的路径 2.numpy版本不对 可以使用如下命令升级numpy： python2 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upg
/home/nio/Documents/pythonocc-core-master/cmake-build/Unix/x86_64-Release-/TShortPYTHON_wrap.cxx:4546:10: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory 4546 | #include <numpy/arrayobject.h>
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09-20
<think> 我们面对的是在编译pythonocc-core项目时出现的“numpy/arrayobject.h: No such file or directory”错误。根据引用资料和之前的分析，这个错误是因为编译器在构建过程中找不到NumPy的头文件。下面我将提供详细的解决步骤。 ### 问题原因 - **缺失头文件路径**：编译器在编译过程中需要包含NumPy的头文件（特别是`arrayobject.h`），但CMake没有正确配置包含路径。 - **NumPy未安装**：虽然之前已经确认过NumPy安装，但可能安装位置未被识别。 ### 解决方案 #### 步骤1: 确认NumPy安装 在终端运行以下命令检查NumPy是否安装： ```bash python -c "import numpy; print(numpy.__version__)" ``` 如果未安装，使用pip安装： ```bash pip install numpy ``` #### 步骤2: 获取NumPy头文件路径 运行以下命令获取NumPy头文件所在目录： ```bash python -c "import numpy; print(numpy.get_include())" ``` 记下输出的路径，例如：`/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/core/include` #### 步骤3: 配置CMake 在构建目录（`/home/nio/Documents/pythonocc-core-master/cmake-build`）中，重新运行CMake并指定NumPy头文件路径： ```bash cd /home/nio/Documents/pythonocc-core-master/cmake-build cmake .. -DNUMPY_INCLUDE_DIR=$(python -c "import numpy; print(numpy.get_include())") ``` #### 步骤4: 清除缓存（可选） 如果之前配置失败，建议清除CMake缓存： ```bash rm CMakeCache.txt ``` #### 步骤5: 重新编译 ```bash make clean make ``` ### 备选方案 如果上述步骤无效，可以尝试以下方法： #### 方法1: 手动添加包含路径 在编译命令中直接添加包含路径（假设NumPy头文件路径为`/path/to/numpy/include`）： ```bash export CFLAGS="-I/path/to/numpy/include $CFLAGS" ``` 然后重新运行CMake和make。 #### 方法2: 创建符号链接 如果头文件不在标准位置，可以创建符号链接到系统头文件目录： ```bash sudo ln -s /path/from/numpy.get_include()/numpy /usr/include/numpy ``` ### 验证 编译成功后，检查`CMakeCache.txt`文件，确认包含以下行： ```makefile NUMPY_INCLUDE_DIR:STRING=/path/from/numpy.get_include() ``` ### 常见问题 1. **多Python版本冲突**：如果系统中有多个Python版本（如Python 2.7和3.x），确保使用正确的python解释器。可以通过指定Python解释器路径来解决： ```bash cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) ``` 2. **虚拟环境问题**：如果在虚拟环境中构建，确保虚拟环境已激活，且NumPy安装在虚拟环境中。 3. **权限问题**：如果遇到权限错误，尝试使用`sudo`或更改目录权限。 ### 引用说明 - 确认NumPy安装的方法参考自ROS社区对类似错误的解决方案[^1]。 - 获取头文件路径的方法是PyTorch和Cython项目中的标准做法[^2][^3]。 - CMake配置参数设计参考了Python扩展模块的编译规范[^4]。 §§相关问题§§ 1. 如何解决CMake找不到Python.h的问题？ 2. 在虚拟环境中编译C++/Python混合项目需要注意什么？ 3. 如何为不同版本的Python配置SWIG绑定？ </think> ### 解决 `numpy/arrayobject.h: No such file or directory` 错误指南 此错误表明编译过程中缺失 NumPy C API 头文件路径配置。以下是针对 pythonocc-core 的完整解决方案： --- #### 第一步：验证 NumPy 安装状态 ```bash # 检查 NumPy 是否存在 python -c "import numpy; print('NumPy版本:', numpy.__version__)" ``` - 若未安装： ```bash pip install numpy --upgrade ``` #### 第二步：定位头文件路径 ```bash python -c "import numpy; print(numpy.get_include())" ``` 输出示例： `/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/core/include` #### 第三步：配置 CMake 在构建目录执行： ```bash cmake .. \\ -DNUMPY_INCLUDE_DIR=$(python -c "import numpy; print(numpy.get_include())") \\ -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) # 确保指定正确的 Python 解释器 ``` #### 第四步：强制重配置（关键步骤） ```bash # 清除缓存避免旧配置干扰 rm -rf CMakeCache.txt CMakeFiles # 重新生成构建系统 cmake .. ``` #### 第五步：验证 CMake 配置 检查输出日志是否包含： ```log -- Found NumPy: version 1.xx.x -- include path: /path/to/numpy/core/include ``` #### 备选方案：手动注入路径 若 CMake 配置失败，在报错文件中添加路径： ```cpp // 在 TColStdPYTHON_wrap.cxx 第 4732 行插入： #include "/path/from/step2/numpy/arrayobject.h" ``` --- ### 原理说明 错误根源是编译器未定位到 NumPy 的 C 头文件位置： $$ \text{编译路径} \, \cap \, \text{NumPy 头文件路径} = \emptyset $$ 通过 `numpy.get_include()` 获取路径 $P$ 并注入 CMake 包含目录： $$ \text{新编译路径} = \text{原路径} \cup P $$ --- ### 常见问题排查 | 问题现象 | 解决方案 | |--------------------------|------------------------------------------------------------------------| | CMake 找不到 Python | `cmake -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.x` 显式指定解释器路径 | | 虚拟环境路径失效 | 直接在虚拟环境中执行 CMake 命令 | | 多版本 NumPy 冲突 | `pip uninstall numpy` 后重装指定版本 | | SWIG 接口文件过时 | 清除 `*.pyc` 文件并重新生成 SWIG 绑定[^2] | > **提示**：pythonocc-core 要求 NumPy ≥1.14[^5]，使用 `pip install "numpy>=1.14"` 确保版本兼容
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