【原创】termux 0.118.0安装numpy，pandas等库

原创 已于 2022-08-07 22:27:37 修改 · 5.4k 阅读 · 25 ·
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#numpy #python

于 2022-08-07 21:38:40 首次发布
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termux安装的python版本为3.10.6，直接安装numpy等库会出现错误，参考Termux安装jupyter以及matplotlib、scipy和numpy安装失败的解决方法

上面的方法降级python到3.9.7后，pip安装库会出现ssl错误

安装numpy

MATHLIB=m pip install numpy

 安装pandas

export CFLAGS="-Wno-deprecated-declarations -Wno-unreachable-code"
pip install pandas

安装matplotlib

pkg install matplotlib

安装opencv

pkg install opencv-python

安装pillow

export LDFLAGS="-L/system/lib64"
pip install pillow

 安装jupter

pip install jupyter

参考文章：Python - Termux Wiki

FAQ:

1、pandas导入numpy提示依赖库错误：Original error was: dlopen failed: library "libgfortran.so.5" not found: needed by /data/data/com.termux/files/usr/lib/libopenblas_armv8p-r0.3.7.so in namespace (default)

解决方法：
export LD_LIBRARY_PATH=/data/data/com.termux/files/usr/lib/

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可能是因为0.118版本的Termux没有做太多适配，导致后面系统兼容性有些问题，不过能正常使用。下载这一步拿梯子会下的快一点，不然比较慢，但是还能接受，因为Alpine系统出了名的小。目前据我所知的安装Linux方法有两种，这边笔者介绍安装Alpine Linux。问题：Android 5.0 下的0.118版本会出现下面的错误```shell。Android 5.0下的 Termux 源里没有。等待片刻，出现下面的界面说明安装完成。目录下，直接修改这里面的文件地址。换过源以后需要更新源。
yolov10) PS D:\conda\yolov10> python 摄像头调用pt2.py 正在加载模型... 模型加载成功，正在进行预热... 模型加载失败: Cannot convert numpy.ndarray to numpy.ndarray 程序初始化失败: Cannot convert numpy.ndarray to numpy.ndarray
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<think>嗯，用户遇到了YOLOv10模型加载失败的问题，错误信息是'Cannot convert numpy.ndarray to numpy.ndarray'。首先，我需要回忆一下这个错误的常见原因。根据之前的引用内容，类似的错误通常与数据类型不匹配或numpy数组的格式问题有关。比如，引用3提到，当numpy数组中的元素是object类型时，无法转换为PyTorch的tensor，这时候需要强制类型转换。而引用4和5也提到了类似的问题，可能需要检查数据转换步骤。 接下来，用户提到的是模型加载失败，可能是在加载模型权重或输入数据预处理时出现了问题。YOLOv10可能使用PyTorch框架，所以需要确认输入数据是否是正确类型的numpy数组。比如，如果输入数据中包含非数值类型（如字符串），或者数组的dtype是object，就会导致转换失败。 解决方案方面，首先应该检查输入数据的类型和形状。比如，使用inputs.dtype查看数据类型，如果是object，就需要转换成float32或其他支持的类型。另外，检查数据预处理步骤是否有误，比如图像归一化是否正确，或者是否存在不一致的维度。例如，引用1提到矩阵拼接时shape不一致会导致object类型的问题，所以需要确保所有输入数据的shape一致。 另外，库的版本兼容性也是一个可能因素。引用5建议降级pandas版本来解决类型问题，但这里可能涉及到PyTorch和numpy的版本兼容性。需要确保所有相关库的版本是兼容的，尤其是PyTorch和torchvision的版本是否支持YOLOv10的要求。 还有可能需要检查模型文件是否损坏，或者加载模型的方式是否正确。比如，是否使用了正确的模型类和方法来加载权重，是否存在自定义层导致的反序列化问题。如果模型是从其他地方下载的，可能需要重新下载或转换格式。 最后，用户可能需要逐步调试，比如打印中间变量的类型和形状，使用try-except块捕获具体错误位置，或者使用调试工具检查数据流。如果这些步骤都做了还是不行，可能需要查阅YOLOv10的官方文档或社区，看看是否有已知的类似问题及解决方案。</think>针对YOLOv10模型加载时出现的`Cannot convert numpy.ndarray to numpy.ndarray`错误，以下是分步解决方案及原理分析： --- ### **问题根源分析** 此错误通常由以下原因引发： 1. **数据格式不兼容**：输入数据包含非数值类型（如字符串）或`numpy.object_`类型元素[^3][^5] 2. **维度不一致**：输入数据的维度不匹配模型要求（如多尺度特征图拼接时shape不一致）[^1] 3. **框架版本冲突**：PyTorch/Pandas/Numpy库版本不兼容导致类型转换失败[^2][^5] --- ### **解决方案** #### **第一步：验证输入数据格式** ```python # 检查输入数据的类型和形状 print("输入数据类型:", inputs.dtype) # 应为float32/int等数值类型 print("输入数据形状:", inputs.shape) # 需符合模型输入尺寸（如YOLOv10的640x640） print("是否存在NaN/Inf:", np.isnan(inputs).any() or np.isinf(inputs).any()) ``` - **若发现`object`类型**：需强制转换数据类型 ```python inputs = inputs.astype(np.float32) # 转换为PyTorch支持的float32[^3][^4] ``` #### **第二步：检查数据预处理** YOLOv10输入需满足： ```python # 标准预处理流程示例 inputs = cv2.imread(image_path) inputs = cv2.cvtColor(inputs, cv2.COLOR_BGR2RGB) inputs = cv2.resize(inputs, (640, 640)) # 确保尺寸匹配 inputs = inputs.transpose(2, 0, 1) # HWC -> CHW inputs = inputs[np.newaxis, ...] # 添加batch维度 inputs = inputs / 255.0 # 归一化[0,1] ``` #### **第三步：验证模型加载方式** ```python # 正确加载官方权重的示例 from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型（确认文件完整性） model = YOLO('yolov10n.pt') # 从官方仓库下载最新权重 model.predict(inputs) # 测试推理 ``` #### **第四步：环境验证** 执行版本兼容性检查： ```bash # 关键库版本要求 torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 numpy==1.23.5 pandas==1.4.2 # 版本过高可能导致类型解析异常[^5] ``` 若发现版本冲突： ```bash # 创建纯净虚拟环境 conda create -n yolov10_env python=3.8 conda activate yolov10_env pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install ultralytics pandas==1.4.2 ``` --- ### **高级调试技巧** 1. **类型追溯**：在数据加载流程中插入断言检查 ```python assert inputs.dtype == np.float32, f"发现无效数据类型: {inputs.dtype}" ``` 2. **梯度检查**：在模型初始化时禁用梯度计算 ```python with torch.no_grad(): outputs = model(inputs) ``` 3. **维度可视化**：使用Netron工具查看模型输入输出结构（https://netron.app） --- ### **典型错误场景对照表** | 现象 | 解决方案 | |-------|----------| | 输入包含字符串 | 使用`pd.to_numeric()`转换数据[^5] | | 多维数组shape不一致 | 统一输入尺寸`np.resize()`[^1] | | 旧版Pandas导致类型污染 | 降级到pandas==1.4.2[^5] | | CUDA内存异常 | 添加`torch.cuda.empty_cache()` | ---
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