错误：No module named caffe.proto或No module named caffe解决方法

最新推荐文章于 2021-06-17 17:28:23 发布
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本文介绍了一种解决在Python环境中导入Caffe库时遇到错误的方法。通过在导入语句前添加两行代码来指定Caffe的路径，可以有效解决此类问题。

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在确保自己安装成功caffe后，import caffe等类似导入时，出现上述错误可以再import caffe前面添加以下两句命令：

import sys
sys.path.insert(0, '/home/hustac/caffe/python') #/home/hustac/caffe/python是我的caffe编译地址

解决Python导入Caffe报错问题
WangWEel的博客
10-03 353
然后，按照Caffe的编译指南重新编译Caffe，并在编译完成后重新安装。在Python中导入Caffe时出现错误可能有多种原因，包括安装问题、环境配置问题或依赖项问题。通过按照上述方法逐一排查，你应该能够解决导入Caffe报错的问题。在Python中使用Caffe时，有时候可能会遇到导入错误的问题。确保已正确安装了Caffe，并且已经编译了Python接口。确保Caffe模块所在的路径已添加到Python的模块搜索路径中。确保你正在使用的Python环境与安装Caffe时使用的环境一致。
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网易搬砖头
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安装完caffe2后，使用python调用C++程序，出现如标题所示错误。 环境：windows10，visual studio 2015   原因分析： tips:我编译后的caffe2位于D:\projects\caffe2\build文件夹。   Import Error : No module named caffe.proto 原因是 caffe.proto模块的路径不正确，...
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01-02 927
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windows安装caffe（vs2015+cpu）遇到的坑
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我参考网上最简单的一种安装方法 1.打开anaconda3命令窗新建一个叫caffe的环境 conda create -n caffe python=3.5 激活并进入环境： activate caffe 2.下载caffe-windows 下载地址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 之后解压到文件夹将文件名由caffe-windows改为caffe 3.复制到anaconda\envs\caffe\Lib\site-packages目录下 4.对caf
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1、.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:23:35: fatal error: google/protobuf/arena.h: 没有那个文件 是因为安装的anaconda之后导致的protoc版本不对：编译caffe需要的protoc版本是protobuf-2.6.1。 通过终端命令 protoc --version 发现目前系统的protoc版本...
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1.pandas.read_csv book[n]下的print（n） 总图片数是少一张的，print(n)发现也是少了一个序号 仔细查找后发现缺少99号，即最后一张图片没有被读取。print（m）时也没有99号，再往前推测应当是载入数据时出现错误，print（path）时发现果然是第一行的数据没有读取，被当作了标题。pandas.read_csv(path, sep=' ',header=...
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由于重新装了python，所以原来的路径下引入import caffe出错如下ImportError: No module named _caffe 解决方法： 在命令端进入到caffe的根目录(cd $CAFFT_ROOT) 执行make pycaffe问题解决 ...
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配置caffe环境解决ImportError: No module named caffe的错误问题
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ModuleNotFoundError: No module named 'caffe._caffe'
最新发布
05-08
### 关于 `ModuleNotFoundError: No module named 'caffe._caffe'` 的解决方案 #### 错误原因分析 此错误通常发生在尝试导入 Caffe 模块时，由于 `_caffe.so` 或 `_caffe.pyd` 文件缺失或路径配置不当引起的。以下是可能的原因： 1. **Caffe 编译失败**：如果 Caffe 源码未成功编译，则不会生成必要的二进制文件（如 `_caffe.so` 或 `_caffe.pyd`），从而导致无法加载模块[^1]。 2. **Python 路径问题**：即使编译完成，如果没有将生成的 Python 接口目录正确添加到系统的 PYTHONPATH 中，也会引发此类错误[^2]。 3. **依赖库缺失**：某些系统级依赖项（例如 BLAS、CUDA、cuDNN 等）未正确安装可能导致编译过程中出现问题，进而影响最终模块的可用性[^3]。 --- #### 解决方案 ##### 方法一：重新编译 Caffe 并验证生成的模块 确保按照官方文档中的说明正确构建 Caffe。对于 Windows 用户，可以参考以下步骤： 1. 使用 Visual Studio 和 CMake 配置并生成项目文件。 2. 执行完整的编译流程，在完成后检查是否存在 `_caffe.pyd` 文件。它应该位于类似于 `build/pycaffe/_caffe.pyd` 的位置[^1]。 如果发现缺少该文件，请仔细排查是否有任何编译警告或错误日志提示，并修复相应的问题后再试一次。 ##### 方法二：设置正确的环境变量 确认已将包含 `_caffe.pyd` 的目录加入到当前会话的 PATH 变量以及全局范围内的 PYTHONPATH 设置里去。可以通过命令行执行如下操作来临时调整这些值用于调试目的： ```bash set PYTHONPATH=D:\projects\caffe2\build\pycaffe;%PYTHONPATH% ``` 另外也可以通过修改启动脚本或者 IDE 配置持久化这一更改。 ##### 方法三：利用预构建包简化部署过程 考虑到手动搭建开发环境较为复杂耗时，推荐考虑采用已经打包好的发行版本代替自行编译的方式获取所需功能支持。比如借助 Conda 渠道快速建立隔离的工作区并拉取对应平台上的稳定镜像资源： ```bash conda create -n caffe_env python=3.6 conda activate caffe_env conda install -c anaconda caffe-cpu # 如果不需要 GPU 加速的话可以选择这个选项 # 或者针对 NVIDIA 显卡启用 CUDA 支持的情况运行下面这条语句替代上面那条 conda install -c anaconda caffe-gpu ``` 这样做的好处是可以跳过繁琐的手动配置环节直接进入实验阶段[^3]。 --- ### 示例代码片段 假设一切正常之后再次测试能否顺利引入核心组件： ```python try: import caffe except ImportError as e: print(f"Caffe not found! Error message is {e}") else: print("Successfully imported caffe!") ``` ---
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