modelscope - ERROR - File .cache/modelscope/datasets integrity check failed, expected sha256 signatu

最新推荐文章于 2025-09-03 17:45:32 发布
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使用modelscope下载模型是报错:

modelscope - ERROR - File .cache/modelscope/datasets integrity check failed, expected sha256 signature is ..., the download may be incomplete, please try again

尝试降低版本

我安装1.19.0版本后正常了。

URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz: None
风口IT猪的成长录
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TensorFlow调用Keras数据集出现错误问题描述解决方法 问题描述 Keras框架为我们提供了一些常用的内置数据集。比如，图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。 这些数据库可以用一条代码就可以调用： from keras.datasets import imdb from keras.datasets import reuters from tensorflow.python import keras (x_train, y_train), (x_tes
成功解决 Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- [Errno
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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成功解决Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- [Errno 11001] getaddrinfo failed 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.n...
安装modelscope时报错ImportError: cannot import name ‘_datasets_server‘ from ‘datasets.utils‘
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modelscope下载数据集datasets版本问题
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TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'allowed_methods'错误的解决方法
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yolov5中数据读取并转换成训练格式 主要涉及到四点： 数据读取 cache缓存 数据增强与label对应 其他一些辅助函数 class LoadImagesAndLabels(Dataset) class LoadImagesAndLabels(Dataset): # YOLOv5 train_loader/val_loader, loads images and labels for training and validation cache_version = 0.5 # da
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modelscope v1.27.1版本重点完善了大文件管理策略、下载并发数控制和API接口稳定性，极大增强了平台的实用性和可靠性。此次升级体现了对开发者需求的深入洞察与快速响应，是面向未来模型部署场景的坚实基础。新版本不仅优化了模型及数据管理流程，还有效避免了性能瓶颈和接口异常风险，为广大开发者提供了更为高效和稳定的机器学习模型管理工具。建议用户尽快升级使用，结合自身项目需求进行参数灵活配置，充分释放modelscope的强大价值。
获取modelscope模型文件下载链接
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获取modelscope模型仓库中单个文件下载直连。
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的推荐方法解决，一步步在虚拟环境上安装python、torch、modelscope，基本上可以实现pipeline的使用。第二个问题，只需将所调用的模型要用的库pip下来就可以。需要关注是否与已安装的库发生冲突，或者是否已经存在而版本号冲突。1、modelscope安装错误，包括依赖包版本冲突；2、具体模型的调用所需的库缺失，模型无法导入；针对第一个问题，最终还是用。博主成功用了表格识别模型。
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GLM-4-9B大模型本地部署教程（GLM4） 由于transformer版本更新，按照原版教程下载GLM4权重会出现错误：too many values to unpack (expected 2)，希望这个教程可以帮助大家解决GLM4部署报错问题。欢迎大家提问，如果觉得不错的话，可以点点赞，收藏下。
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modelscope是第三方人工智能模型和数据集的社区。
报错非常多，如下：D:\Anaconda\envs\ruyi\python.exe D:\keshe\test.py Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\train-images-idx3-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\train-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\train-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\t10k-images-idx3-ubyte.gz 100.0% Extracting ./data\MNIST\raw\t10k-images-idx3-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Failed to download (trying next): HTTP Error 404: Not Found Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Downloading https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw\t10k-labels-idx1-ubyte.gz Extracting ./data\MNIST\raw\t10k-labels-idx1-ubyte.gz to ./data\MNIST\raw 100.0% Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main Traceback (most recent call last): File "<string>", line
03-18
<think>好的，我现在需要解决用户提出的两个问题：MNIST数据集下载失败和Python多进程错误。首先，我得分别分析这两个问题的可能原因，然后寻找解决方案。 关于MNIST数据集下载失败，用户遇到了HTTP 404错误。这可能是因为数据集源的URL发生了变化或不可用。常见的情况是，某些库（如PyTorch或TensorFlow）在下载MNIST时使用的默认链接可能过时或被封锁。我需要检查常见的解决方法，比如手动下载数据集，或者更改下载源到镜像站点。另外，可能用户的环境有网络问题，比如代理设置，导致无法访问原始URL。 然后是Python多进程错误，用户提到“[Errno 2] 没有这样的文件或目录”。这可能与多进程在Windows系统上的运行方式有关，因为Windows不支持fork，而multiprocessing模块在Windows上使用spawn方法启动子进程，这可能导致某些模块在导入时出现问题。比如，如果主模块没有放在if __name__ == '__main__'块中，可能会导致子进程重新执行代码，从而引发错误。另外，路径问题也可能导致文件找不到，比如相对路径在子进程中解析不正确。 接下来，我需要结合用户提供的引用内容。引用[2]、[3]、[5]提到在非Windows系统下使用num_workers>0来加速数据加载，但在Windows下需要设为0。这可能与用户的多进程错误有关，尤其是在Windows环境下运行代码时，没有正确设置num_workers导致的问题。此外，引用[4]提到单机单卡训练的命令行参数，可能涉及到分布式训练中的多进程设置，但用户的问题更基础，可能是在普通多进程使用时出现的错误。 对于MNIST下载问题，解决方案可能包括手动下载并放置到指定目录、使用镜像源、或者设置环境变量。例如，PyTorch的torchvision.datasets.MNIST允许指定下载路径，用户可以通过手动下载数据集文件（如来自Yann LeCun的官网或其他镜像），然后放到data文件夹中。此外，可能库的版本过旧，需要更新。 对于多进程错误，解决方案可能包括检查是否在Windows下正确使用if __name__ == '__main__'保护主进程代码，确保文件路径正确，使用绝对路径，或者在Windows下设置num_workers为0，如引用[2]和[5]提到的。另外，检查是否有其他资源在子进程中无法访问，比如文件句柄或网络连接。 需要将解决方案分步骤说明，确保用户能逐步操作。同时，注意引用提供的资料，比如引用[2]指出在Windows下num_workers应设为0，这可能解决部分多进程问题。而引用[5]提到Gluon的DataLoader不支持Windows多进程，可能类似的问题在PyTorch中同样存在，因此用户需要根据系统调整参数。 最后，验证解决方案是否有效，比如测试手动下载MNIST后能否加载，检查代码结构是否符合多进程在Windows下的要求，或者调整num_workers参数。</think>### MNIST数据集下载失败解决方案 #### 1. 手动下载并放置文件 MNIST数据集的标准文件包括四个压缩包： - `train-images-idx3-ubyte.gz` - `train-labels-idx1-ubyte.gz` - `t10k-images-idx3-ubyte.gz` - `t10k-labels-idx1-ubyte.gz` **步骤**： 1. 从镜像源下载文件（如[Yann LeCun官网](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)或GitHub镜像） 2. 创建目录：`~/.cache/torch/vision/datasets/mnist`（Linux/Mac）或 `C:\Users\<用户名>\.cache\torch\vision\datasets\mnist`（Windows） 3. 将文件放入目录后重新运行代码 示例代码验证： ```python from torchvision import datasets # 自动检测本地文件 dataset = datasets.MNIST(root="./data", download=False) ``` #### 2. 使用代码指定镜像源 在PyTorch中可通过`download_urls`参数指定镜像： ```python dataset = datasets.MNIST( root="./data", download=True, urls=[ 'https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz', # 其他文件URL ] ) ``` #### 3. 代理设置 若因网络限制导致下载失败，可添加代理： ```python import os os.environ['http_proxy'] = 'http://<代理地址>:<端口>' os.environ['https_proxy'] = 'https://<代理地址>:<端口>' ``` ### Python多进程错误解决方案 #### 1. Windows平台特殊处理 在Windows系统中： ```python if __name__ == '__main__': # 必须添加的防护层 main() ``` 错误示例修正前： ```python # 错误写法 from multiprocessing import Pool def worker(): pass p = Pool() p.apply(worker) # Windows下报错 ``` 修正后： ```python if __name__ == '__main__': p = Pool() p.apply(worker) ``` #### 2. DataLoader参数优化 根据系统类型设置`num_workers`（引用[2][5]）： ```python import sys num_workers = 4 if not sys.platform.startswith('win') else 0 train_loader = DataLoader(..., num_workers=num_workers) ``` #### 3. 文件路径规范化 使用绝对路径避免相对路径歧义： ```python import os config_path = os.path.abspath('./config.json') # 转换为绝对路径 ``` ### 综合验证方法 1. **MNIST验证**： ```python import torchvision try: datasets.MNIST(root='./data', download=True) except Exception as e: print(f"下载失败: {str(e)}") ``` 2. **多进程验证**： ```python import multiprocessing def test(x): return x*x if __name__ == '__main__': with multiprocessing.Pool() as p: print(p.map(test, range(5))) # 应输出[0,1,4,9,16] ```
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