python3.6环境下: ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools.coco'

在Python3.6环境中遇到`ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools.coco'`的问题,通过激活tensorflow环境,安装cython,克隆并修改COCOAPI的Makefile,编译并拷贝文件到指定目录,最终成功导入coco模块,解决了问题。
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source activate tensorflow
sudo pip3 install cython (没有pip3就sudo apt install pip3)
sudo git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
修改Makefile 将所有python改为python3
which cython
编辑上一步输出的文件,将里面第一行最后一个单词python改为python3
sudo make
PythonAPI目录下除setup.py之外的所有文件拷贝到Mask_RCNN文件夹下
cd 到Mask_RCNN/mrcnn/samples/路径下
ipython
测试 import coco
如果不报错,则说明解决了这个ModuleNotFoundError: No module named ‘pycocotools.coco’错误

参考资料:
[1]. no module named _mask?
[2]. ImportError: No module named ‘pycocotools’
[3]. COCOAPI
[4]. ImportError: No module named pycocotools.coco

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 解决 Python 导入 `pycocotools._mask` 模块时出现的 `ModuleNotFoundError` 当遇到无法找到 `pycocotools` 模块的情况,通常是因为该库未被正确安装或环境配置存在问题。以下是几种可能的解决方案: #### 方法一:确认安装 确保已经成功安装了 `pycocotools` 库。可以使用 pip 安装最新版本的 pycocotools[^1]。 ```bash pip install pycocotools ``` 如果仍然存在错误,则可能是由于 `_mask` 子模块的具体路径不匹配所引起的。此时应该验证 `_mask.py` 文件的实际位置是否与预期一致[^2]。 #### 方法二:从源码编译安装 对于某些特定情况下(比如操作系统兼容性问题),直接通过 PyPI 获取预构建版可能会失败。这时可以从官方仓库获取最新的源代码来本地编译和安装[^3]。 1. 下载 pycocotools 的 Git 仓库; 2. 进入项目根目录; 3. 执行如下命令完成扩展模块的构建以及开发模式下的安装: ```bash python setup.py build_ext --inplace pip install -e . ``` 这种方法能够确保所有依赖项都被正确处理,并且适用于大多数主流的操作系统平台。 #### 方法三:创建独立虚拟环境 为了避免与其他项目的冲突,建议为当前工作创建一个新的 Conda 虚拟环境,在其中单独管理所需的软件包及其版本号[^4]。 ```bash conda create -n maskrcnn python=3.7 conda activate maskrcnn ``` 之后再按照前述的方法之一来进行 pycocotools 及其子模块的安装操作即可。 #### 方法四:检查需求文件中的依赖关系 如果是针对某个具体框架如 YOLOv5 工程的话,那么还需要注意该项目本身是否有额外的要求。可以通过运行下面这条指令一次性满足所有的外部依赖条件[^5]: ```bash cd path_to_your_project_directory pip install -r requirements.txt ``` 这一步骤会读取并解析由开发者预先定义好的文本列表,从而自动拉取并设置好一切必要的第三方组件。
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