Faster-RCNN Tensorflow No module named ‘libs.box_utils.cython_utils.cython_bbox‘ 错误解决方法

这篇博客介绍了在Python项目中遇到的Cython模块导入错误,如'libs.box_utils.cython_utils.cython_bbox'和'libs.box_utils.cython_utils.cython_nms'。通过进入相应目录并运行`python setup.py build_ext --inplace`,在未安装CUDA的情况下注释掉CUDA配置相关代码,解决了编译问题。在完成编译后,项目能够正常运行。此外,还提到了如果需要运行libs/setup.py,需要同时注释掉与CUDA相关的内容。

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运行时报错:

ImportError: No module named 'libs.box_utils.cython_utils.cython_bbox' 或

ImportError: No module named 'libs.box_utils.cython_utils.cython_nms'

需要先进入 libs/box_utils/cython_utils,

运行 python setup.py build_ext --inplace,显示

Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 55, in <module>
    CUDA = locate_cuda()
... ...
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'

 

此处需要对cuda进行一些配置,如果暂未安装cuda,可以先将55行: CUDA = locate_cuda() 注释掉,之后再运行 python setup.py build_ext --inplace,此时显示:

{'gcc': ['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function']}
gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -m64 -fPIC -fPIC -I/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include -I/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/include/python3.5m -c bbox.c -o build/temp.linux-x86_64-3.5/bbox.o -Wno-cpp -Wno-unused-function
creating build/lib.linux-x86_64-3.5
gcc -pthread -shared -L/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib -Wl,-rpath=/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib,--no-as-needed build/temp.linux-x86_64-3.5/bbox.o -L/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib -lpython3.5m -o build/lib.linux-x86_64-3.5/cython_bbox.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
skipping 'nms.c' Cython extension (up-to-date)
building 'cython_nms' extension
{'gcc': ['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function']}
gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -m64 -fPIC -fPIC -I/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include -I/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/include/python3.5m -c nms.c -o build/temp.linux-x86_64-3.5/nms.o -Wno-cpp -Wno-unused-function
gcc -pthread -shared -L/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib -Wl,-rpath=/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib,--no-as-needed build/temp.linux-x86_64-3.5/nms.o -L/home/lishixiang/anaconda2/envs/py3.5/lib -lpython3.5m -o build/lib.linux-x86_64-3.5/cython_nms.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

安装成功!

此时再运行相关程序,可以正确运行。

补充:如需运行 libs/setup.py,除了需要将第59行:CUDA = locate_cuda() 注释掉,还需要将以下的176-192行与cuda相关的内容注释掉,方能运行成功:

Extension('rotation.rbbox_overlaps',
    ['rotation/rbbox_overlaps_kernel.cu', 'rotation/rbbox_overlaps.pyx'],
    library_dirs=[CUDA['lib64']],
    libraries=['cudart'],
    language='c++',
    runtime_library_dirs=[CUDA['lib64']],
    # this syntax is specific to this build system
    # we're only going to use certain compiler args with nvcc and not with
    # gcc the implementation of this trick is in customize_compiler() below
    extra_compile_args={'gcc': ["-Wno-unused-function"],
                        'nvcc': ['-arch=sm_35',
                                 '--ptxas-options=-v',
                                 '-c',
                                 '--compiler-options',
                                 "'-fPIC'"]},
    include_dirs = [numpy_include, CUDA['include']]
),

### 解决 Python `ModuleNotFoundError` 错误 当遇到 `ModuleNotFoundError: No model named 'model.utils.cython_bbox'` 的错误时,这通常意味着所需的 Cython 扩展模块未被正确编译或安装。以下是详细的解决方案: #### 修改 Setup 文件并构建扩展模块 为了使 Cython 模块能够正常工作,在项目根目录下的适当位置找到 `setup.py` 文件,并对其进行必要的修改以包含缺失的模块定义。 对于特定于 Faster-RCNN TensorFlow 实现的情况,应当编辑位于 `/data/coco/PythonAPI/` 路径中的 `setup.py` 文件[^2]。具体来说是在该文件内添加如下所示的内容来声明新的 C++ 扩展部分: ```python from setuptools import setup, Extension import numpy as np ext_modules = [ Extension( name='lib.utils.cython_bbox', sources=[ '../../../lib/utils/bbox.c', '../../../lib/utils/bbox.pyx' ], include_dirs=[np.get_include()], extra_compile_args=[] ) ] setup(ext_modules=ext_modules) ``` 完成上述更改之后,进入对应路径下执行以下命令来进行本地化构建以及全局安装操作[^3]: ```bash cd ./data/coco/PythonAPI/ python setup.py build_ext --inplace python setup.py build_ext install ``` 这些指令会触发 Cython 编译过程并将生成的目标文件放置到合适的位置以便后续可以顺利加载所需的功能库。 通过以上步骤应该能有效解决因缺少指定包而导致无法成功导入的问题。如果仍然存在其他依赖项丢失,则可能还需要进一步调查整个项目的环境配置情况。
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