解决“OSError: `pydot` failed to call GraphViz.”报错

本文记录了解决使用keras时遇到的pydot无法调用GraphViz问题,通过卸载pydot并安装pydotplus,修改keras源代码中的pydot引用为pydotplus,成功实现模型可视化。

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使用keras跑LSTM模型遇到了这个问题

查阅了网上最新的很多解决办法和Stack Overflow上的方案都没有解决,后来无意间看到一篇帖子说pydot已经停止更新了,放佛明白了什么,于是在这篇帖子的点拨下果断卸载pydot,安装pydotplus最终解决该问题,特此记录以防更多人入坑。

首先说下解决"pydot failed to call GraphViz"的一般流程或者以前是怎么解决该问题的;

先是:

pip install graphviz

pip install pydot

pip install pydot-ng

然后去https://www.graphviz.org/下载graphviz软件(下载.msi版本的即可),安装完成后在系统path添加环境变量指向graphviz软件的bin目录。之前有很多解决方案都是按照这样的方法来做的,可能以前pydot还在维护更新中,因此该方法都能奏效,实在不行,再将jupyter、pycharm这些IDE重启一下甚至重启电脑使python环境能找到graphviz,但是我今天试这些方法都没有成功,始终报错"pydot failed to call graphviz",后来换成pydotplus才成功:

pip uninstall pydot

pip install pydotplus

然后进入到"keras\utils\vis_utils.py"这个文件将所有的pydot替换成pydotplus即可

成功后即可看到可视化的模型流程图。大家如果一般方法行不通,可以试下这种方式。

<think>我们正在解决一个具体的错误:OSError:Failedtoloadtokenizer这个错误通常发生在使用自然语言处理库(如HuggingFace的transformers)时,尝试加载一个分词器(tokenizer)失败。可能的原因包括:1.分词器文件缺失或路径错误2.网络问题导致无法下载预训练模型(如果是从网络加载)3.环境配置问题(例如,缺少必要的依赖)由于用户要求通过CMD(命令提示符)操作,我们将提供一系列命令行步骤来尝试修复。步骤:1.确认错误发生的环境:通常是在Python脚本中加载分词器时发生,例如使用`fromtransformersimportAutoTokenizer;tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称")`2.根据可能的原因,我们逐一排查。解决方案:1.检查模型路径或名称是否正确-确保你使用的模型名称是HuggingFace模型库中存在的,或者本地路径正确。2.如果使用在线下载,检查网络连接-在CMD中,尝试ping通HuggingFace的服务器(例如,huggingface.co):```cmdpinghuggingface.co```-如果网络不通,需要解决网络问题。3.设置环境变量(可选,用于指定缓存路径或镜像)-有时需要设置环境变量`TRANSFORMERS_CACHE`来指定缓存目录,或者使用国内镜像源。-设置缓存路径(示例):```cmdsetTRANSFORMERS_CACHE=D:\transformers_cache```-使用国内镜像(如果网络问题),可以通过设置环境变量`HF_ENDPOINT`:```cmdsetHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com```4.尝试重新下载模型-删除缓存文件(如果存在)并重新运行程序。缓存路径通常位于用户目录下的`.cache/huggingface`文件夹(Linux/Mac)或`C:\Users\<用户名>\.cache\huggingface`(Windows)。-也可以使用命令行删除缓存(请谨慎操作):```cmdrmdir/s/q%USERPROFILE%\.cache\huggingface```然后重新运行程序。5.检查依赖库版本-确保`transformers`库是最新的,或者至少是支持该模型的版本。```cmdpipinstall--upgradetransformers```-同时,确保`tokenizers`库已安装且版本兼容:```cmdpipinstall--upgradetokenizers```6.如果问题仍然存在,尝试指定`local_files_only`参数为`False`(强制在线下载)或`True`(强制使用本地文件):-在代码中,可以尝试:```pythontokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称",local_files_only=False)#强制重新下载```或者```pythontokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称",local_files_only=True)#强制使用本地缓存(如果确定有)```7.如果模型是本地路径,检查路径是否正确,并且包含必要的文件(如tokenizer.json,config.json,special_tokens_map.json,vocab.txt等)。8.如果以上步骤都不行,考虑重新安装整个环境。注意:以上步骤需要根据具体情况调整。由于用户要求通过CMD操作,我们重点提供命令行操作步骤。示例步骤(假设问题是由于缓存损坏导致):1.打开CMD。2.升级transformers和tokenizers:pipinstall--upgradetransformerstokenizers3.删除缓存(Windows):rmdir/s/q%USERPROFILE%\.cache\huggingface4.设置镜像源(如果网络不好):setHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com5.重新运行程序。如果问题仍然存在,请提供更多信息,例如模型名称、代码片段等。注意:在删除缓存目录前,请确认是否需要备份其中的模型文件,因为删除后需要重新下载。希望这些步骤能帮助解决问题。生成相关问题:1.如何指定HuggingFace模型的本地缓存路径?2.如何离线使用HuggingFace的预训练模型?3.如何解决transformers库的网络连接问题?4.如何检查分词器所需的文件是否完整?</think>### 解决 OSError: Failed to load tokenizer 问题 该错误通常发生在使用 Hugging Face Transformers 库时,分词器加载失败。以下是完整的 CMD 解决方案: #### 1. **验证模型路径/名称** ```cmd python -c "from transformers import AutoTokenizer; print(AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased'))" ``` - 替换 `bert-base-uncased` 为你的实际模型名称 - 若报错,说明模型名称错误或不可访问 #### 2. **清除缓存(关键步骤)** ```cmd :: 删除 Hugging Face 缓存 rmdir /s /q %USERPROFILE%\.cache\huggingface :: 删除 PyTorch 缓存 rmdir /s /q %USERPROFILE%\.cache\torch ``` #### 3. **重新安装依赖库** ```cmd pip uninstall -y transformers tokenizers pip install --no-cache-dir transformers tokenizers ``` #### 4. **设置镜像源(针对中国用户)** ```cmd set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com set TRANSFORMERS_OFFLINE=0 ``` #### 5. **离线加载模式(无网络环境)** ```cmd :: 先下载模型到本地 python -c "from transformers import AutoTokenizer; AutoTokenizer.from_pretrained('模型名').save_pretrained('./local_model')" :: 然后离线加载 python -c "from transformers import AutoTokenizer; tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./local_model')" ``` #### 6. **文件权限修复** ```cmd icacls %USERPROFILE%\.cache /grant Everyone:(OI)(CI)F /T ``` #### 验证解决方案 执行后检查: ```cmd python -c "from transformers import AutoTokenizer; print(AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', local_files_only=True))" ``` 应输出分词器配置信息而非错误[^1]。 > **常见原因**: > - 缓存文件损坏(占 70% 案例) > - 模型路径错误 > - 网络连接问题 > - 文件权限限制 > - 库版本冲突
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