ImportError: cannot import name ‘filefind‘ from ‘traitlets.utils‘ vscode+jupyter notebook报错

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#vscode #jupyter #ide

ImportError: cannot import name ‘filefind’ from ‘traitlets.utils’ 报错

我使用的的是vscode内置的jupyter notebook插件。

前几天还用的好好的，今天可能由于更新或者安装了新的包，导致导入包的时候报错，进而导致内核无法启动，官方解决方案见：解决方案

在这里我是导入traitlets报错，于是我使用pip重新安装了traitlets这个包

python -m pip install traitlets -U --force-reinstall

重新安装结束后，内核正常启动无报错

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08-26 31万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
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【代码】VScode中导入同一个文件夹中文件的函数或类时报错ImportError: cannot import name ‘GCNModel‘ from ‘gcn‘
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--------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 1 ----> 1 import sklearn, imblearn 3 print(f"scikit-learn 版本: {sklearn.__version__}") # 应 ≥1.2.0 4 print(f"imbalanced-learn 版本: {imblearn.__version__}") # 应 ≥0.10.0 File ~\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\__init__.py:52 48 sys.stderr.write("Partial import of imblearn during the build process.\n") 49 # We are not importing the rest of scikit-learn during the build 50 # process, as it may not be compiled yet 51 else: ---> 52 from . import ( 53 combine, 54 ensemble, 55 exceptions, 56 metrics, 57 over_sampling, 58 pipeline, 59 tensorflow, 60 under_sampling, 61 utils, 62 ) 63 from ._version import __version__ 64 from .base import FunctionSampler File ~\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\combine\__init__.py:5 1 """The :mod:`imblearn.combine` provides methods which combine 2 over-sampling and under-sampling. 3 """ ----> 5 from ._smote_enn import SMOTEENN 6 from ._smote_tomek import SMOTETomek 8 __all__ = ["SMOTEENN", "SMOTETomek"] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\combine\_smote_enn.py:12 9 from sklearn.base import clone 10 from sklearn.utils import check_X_y ---> 12 from ..base import BaseSampler 13 from ..over_sampling import SMOTE 14 from ..over_sampling.base import BaseOverSampler File ~\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\base.py:21 18 from sklearn.utils.multiclass import check_classification_targets 20 from .utils import check_sampling_strategy, check_target_type ---> 21 from .utils._param_validation import validate_parameter_constraints 22 from .utils._validation import ArraysTransformer 25 class SamplerMixin(BaseEstimator, metaclass=ABCMeta): File ~\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\utils\_param_validation.py:908 906 from sklearn.utils._param_validation import generate_valid_param # noqa 907 from sklearn.utils._param_validation import validate_parameter_constraints # noqa --> 908 from sklearn.utils._param_validation import ( 909 HasMethods, 910 Hidden, 911 Interval, 912 Options, 913 StrOptions, 914 _ArrayLikes, 915 _Booleans, 916 _Callables, 917 _CVObjects, 918 _InstancesOf, 919 _IterablesNotString, 920 _MissingValues, 921 _NoneConstraint, 922 _PandasNAConstraint, 923 _RandomStates, 924 _SparseMatrices, 925 _VerboseHelper, 926 make_constraint, 927 validate_params, 928 ) ImportError: cannot import name '_MissingValues' from 'sklearn.utils._param_validation' (C:\Users\22901\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py)
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</think>### 解决 `ImportError: cannot import name '_MissingValues'` 问题 该错误是由于 **scikit-learn 和 imbalanced-learn 版本不兼容**导致的核心问题。以下是完整的修复方案： #### 分步解决方案 1. **...
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D:\ac\envs\pytorch\python.exe C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\script.py Traceback (most recent call last): File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\utils\import_utils.py", line 1110, in _get_module return importlib.import_module("." + module_name, self.__name__) File "D:\ac\envs\pytorch\lib\importlib\__init__.py", line 127, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1030, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1007, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 972, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 228, in _call_with_frames_removed File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1030, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1007, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 680, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 850, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 228, in _call_with_frames_removed File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\models\__init__.py", line 19, in <module> from . import ( File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\models\mt5\__init__.py", line 33, in <module> from ..t5.tokenization_t5 import T5Tokenizer File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\models\t5\tokenization_t5.py", line 24, in <module> import sentencepiece as spm File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\sentencepiece\__init__.py", line 10, in <module> from . import _sentencepiece ImportError: cannot import name '_sentencepiece' from partially initialized module 'sentencepiece' (most likely due to a circular import) (D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\sentencepiece\__init__.py) The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\script.py", line 1, in <module> from transformers import AutoTokenizer , AutoModel File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1055, in _handle_fromlist File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\utils\import_utils.py", line 1100, in __getattr__ module = self._get_module(self._class_to_module[name]) File "D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\transformers\utils\import_utils.py", line 1112, in _get_module raise RuntimeError( RuntimeError: Failed to import transformers.models.auto because of the following error (look up to see its traceback): cannot import name '_sentencepiece' from partially initialized module 'sentencepiece' (most likely due to a circular import) (D:\ac\envs\pytorch\lib\site-packages\sentencepiece\__init__.py) 进程已结束，退出代码为 1 以下是项目代码：from transformers import AutoTokenizer , AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") print(tokenizer.tokenize("Good job!Is successful!"))
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from agents.navigation.global_route_planner import GlobalRoutePlanner
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### 正确导入和使用 `GlobalRoutePlanner` 类 为了正确导入并使用 CARLA 中的 `GlobalRoutePlanner` 类来进行全局路径规划，需遵循特定的方法来初始化该类以及调用其功能。 #### 导入库文件 首先，在 Python 脚本顶部引入必要的库： ```python import carla from agents.navigation.global_route_planner import GlobalRoutePlanner ``` 这允许访问 `GlobalRoutePlanner` 及其他所需的导航组件[^1]。 #### 初始化世界环境与地图数据 创建一个连接至服务器的世界对象，并从中获取当前使用的地图实例。这是因为在构建全局路线之前，必须先了解车辆所处的具体场景及其拓扑结构。 ```python client = carla.Client('localhost', 2000) world = client.get_world() map_data = world.get_map() ``` 上述代码片段展示了如何建立客户端并与模拟器通信，从而获得世界的表示形式及对应的地图信息[^2]。 #### 实例化 `GlobalRoutePlanner` 有了地图之后就可以创建 `GlobalRoutePlanner` 的实例了。通常情况下还会传递给它一个距离阈值参数，用来控制采样间隔大小。 ```python planner = GlobalRoutePlanner(map_data, sampling_resolution=2.0) ``` 这里设置了每两个连续路点之间的最大间距为2米作为例子；实际应用可根据需求调整此数值[^3]。 #### 设置目的地并计算路径 最后一步是定义出发位置 (`start_location`) 和目的地点 (`end_location`) ，然后调用 `_trace_route()` 方法或者类似的接口来求解最优行驶轨迹。 ```python start_location = map_data.get_waypoint(carla.Location(x=start_x, y=start_y)) end_location = map_data.get_waypoint(carla.Location(x=end_x, y=end_y)) route_trace = planner._trace_route(start_location.transform.location, end_location.transform.location) for waypoint in route_trace: print(f'Waypoint at {waypoint[0].transform.location}') ``` 这段程序演示了怎样指定起始位姿同终止坐标，进而借助于先前准备好的规划者对象完成从一处到另一处的最佳路径查找过程[^4]。
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