TensorRT:AttributeError: 'module' object has no attribute 'Logger'

最新推荐文章于 2025-05-17 16:20:56 发布
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分类专栏： Python/PyCharm CUDA/TensorRT
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/quantum7/article/details/89333869
本文探讨了TensorRT不同版本之间的代码写法差异，主要对比了4.0版本与5.0版本的实现方式，包括加载引擎的具体操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

TensorRT版本与代码写法不对．

具体写法：

        # using trt 4.0
        G_LOGGER = trt.infer.ConsoleLogger(trt.infer.LogSeverity.INFO)
        trt_engine = trt.utils.load_engine(G_LOGGER, engine_path)

        """
        ## using trt 5.0
        G_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
        with open(engine_path, "rb") as f, trt.Runtime(G_LOGGER) as runtime:
            trt_engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
        """

        self.engine = Engine(trt_engine)

 

Peft库常见错误：AttributeError: ‘LlamaForCausalLM‘ object has no attribute ‘merge_and_unload‘【解决方案：更新peft】
u013250861的博客
07-01 3765
更新peft库至最新版本peft==0.4.0.dev0。
Python 中的错误 AttributeError: ‘Connection‘ object has no attribute ‘_sftp_live‘
迹忆客
06-21 1331
但是，如果您有 SFTP 服务器，让我们开始吧。方法会列出当前工作目录中的所有文件和目录，但如果我们提供参数，它会检查我们传递的参数中的文件。在我们编写一些代码之前，我们将使用我们的私钥和用户名 (akinl) 和主机名 (localhost) 登录到我们的 SFTP 服务器。接下来，在与我们的 python 文件相同的目录中创建一个名为 test.txt 的文本文件，并将该文件复制到 SFTP 服务器中。我们的目标是列出根目录中存在的文件和目录，并将文件复制到 SFTP 服务器，尤其是存储目录。
解决 AttributeError: ‘numpy.ufunc‘ object has no attribute ‘LOGGER_ROOT_NAME‘
roxxo的博客
09-24 876
使用 onnxruntime==1.4.0 启动相关脚本报如下问题 logger = logging.getLogger(log.LOGGER_ROOT_NAME + '.' +__name__) AttributeError: 'numpy.ufunc' object has no attribute 'LOGGER_ROOT_NAME' 查了相关问题 安装numpy 版本1.15.4 ，但安装时与onnx版本冲突 最后安装 pip install numpy== 1.18.2 ...
解决报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'logging'
Lily's Blog
05-06 3万+
在tensorflow 2.1下跑训练网络，报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'logging' 这个是因为tensorflow2.1已经没有tf.logging了，解决方法如下： 将tf.logging替换成tf.compat.v1.logging。 问题解决。 ...
TensorRT10系列的api使用以及部署案例
weixin_53609418的博客
05-17 524
和前面的部署思路一致，我们从onnx开始构建模型推理引擎，然后加载推理引擎，推理模型。构建模型和推理代码的过程都需要logger，这个logger用来记录模型构建和推理过程中出现的异常或错误。此时推理出来的结果数据被存储在绑定的输出地址上，直接读取绑定的输出地址即可以进行后处理的操作。在10系列的trt构建的过程中，加载onnx模型开始构建推理引擎的时候，基于nvonnxparser这个动态库实现的。总体来说和之前的部署思路完全一致，api变动是推理引擎的输入输出的绑定接口和推理模型的接口。
【OpenGait】AttributeError: ‘MessageManager‘ object has no attribute ‘logger‘
weixin_46135327的博客
12-04 556
AttributeError: 'MessageManager' object has no attribute 'logger'
使用 tensorflow.log(x)出现报错AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘log‘
weixin_55189321的博客
06-02 561
解决方法：把tensorflow.log(x)修改成tensorflow.math.log(x)即可。
解决报错：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘logging‘
weixin_41845265的博客
09-14 6372
在tensorflow 2.1下跑训练网络，报错：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘logging’ 这个是因为tensorflow2.1已经没有tf.logging了，解决方法如下：将tf.logging替换成tf.compat.v1.logging。
AttributeError: ‘VideoRecorder‘ object has no attribute ‘enabled‘
m0_50116282的博客
07-08 818
gym记录训练过程，使用VideoRecorder报错如上。再根据报错提示解决其他报错，即可运行。
if self.current_epoch % self.bbox_interval == 0: AttributeError: 'WandbLogger' object has no attribute 'bbox_interval'
最新发布
06-16
module):iftrainer.current_epoch%self.interval==0:#假设pl_module有方法生成带有边界框的图像images=pl_module.get_bbox_images()#使用trainer.logger.experiment记录图像到Wandbtrainer.logger.experiment.log({...
logging.handlers.MemoryHandler( AttributeError: module 'logging' has no attribute 'handlers'
06-14
当出现 `AttributeError: 'Logger' object has no attribute 'handlers'` 错误时，通常由以下原因导致： 1. **Logger 对象未初始化** - 直接调用 `logging.handlers` 而非通过 Logger 实例访问 - 未正确创建 ...
TensorRT编译出错：LNK2001: unresolved external symbol “class sample::Logger sample::gLogger“
C1142256120_qq的博客
03-03 914
gLogError@sample@@3VLogStreamConsumer@1@A)1>TensorRTSample.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 “class sample::Logger sample::gLogger” (?gLogger@sample@@3VLogger@1@A)1>E:\Code\TensorRT_Demo\x64\Debug\TensorRT_Demo.exe : fatal error LNK1120: 2 个无法解析的外部命令。
AttributeError: module ‘tensorrt‘ has no attribute ‘OnnxParserFlag‘
ResumeProject的博客
06-01 776
【代码】AttributeError: module ‘tensorrt‘ has no attribute ‘OnnxParserFlag‘
python遇到AttributeError: module ‘XXX‘ has no attribute ‘XXX‘的错误，解决办法
m0_52883102的博客
03-11 1万+
例如:你用了cv2的库，即有import cv2 的语句，而你这个程序的文件名也是cv2.py的话，那么当你使用cv2.imshow()的时候其实是调用你自己写的程序而不是真正的cv2库，因此当然会报has no attribute 'XXX’的错误啦。（很有可能是自己写的参数与官方文档规定的参数不一致，请参考官方文档中的函数是规定了传递什么参数）解决方法就是改文件名就行啦。
jetson上虚拟环境报错module ‘tensorrt‘ has no attribute ‘volume‘
weixin_43541510的博客
05-28 553
该错误是因为在虚拟环境软链接的时候，不能只软链接tensorrt.so而是要把原先主环境下所有有关tensorrt的文件夹全部软链接，不然会导致函数缺少，tensorrt7没有这个问题tensorrt8才出现这个问题。把三个软件文件夹，复制到你的虚拟环境的包中我的是这个/home/jetson/archiconda3/envs/p36/lib/python3.6/site-packages/，自行替换。
【Python报错已解决】AttributeError: ‘Tensor‘ object has no attribute ‘kernel_size‘
鸽芷咕的博客
09-24 1600
在Python编程中，特别是在处理深度学习模型时，我们经常需要与`Tensor`对象交互。然而，如果我们尝试访问`Tensor`对象的一个不存在的属性，就会遇到`AttributeError`。这个错误表明我们尝试访问一个`Tensor`对象上不存在的属性。本文将探讨这个错误的原因，并给出几种可能的解决方案。
AttributeError:partially initialized module ''has no attribute''(most likely dueto a circular import
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c_lanxiaofang的博客
01-15 10万+
给我自己笑死，这个错误： AttributeError: partially initialized module 'itchat' has no attribute 'auto_login' (most likely due to a circular import) 1、我已经是确定导入了itchat了 pip install itchat 2、报错翻译过来的结果就是...
Python脚本报错AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解决方法
八月的专栏
01-14 4万+
Python脚本报错AttributeError: ‘module’ object has no attribute’xxx’解决方法 2014年04月30日 ⁄ 测试工具, 软件测试 ⁄ 共 678字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 暂无评论 ⁄ 阅读 12,782 次 最近在编写Python脚本过程中遇到一个问题比较奇怪：Python脚本正常的，但执行报错"A
AttributeError: module ‘trafaret‘ has no attribute ‘StrBool‘. Did you mean: ‘ToBool‘?
weixin_58883524的博客
05-07 617
最近在学习pytest框架，写接口的时候遇到这个错误，也是一脸懵，求助
logger.error 报错 'NoneType' object has no attribute 'ERROR'
05-27
### SQLAlchemy 中 `logger.error` 报错 `'NoneType' object has no attribute 'ERROR'` 的原因分析 此问题通常发生在尝试通过日志记录器 (`logger`) 输出错误信息时，发现该日志记录器未被正确定义或初始化。具体来说： - 如果变量 `logger` 被设置为 `None` 或者其属性链中断，则调用 `logger.error()` 将引发异常 `'NoneType' object has no attribute 'error'`[^1]。 - 此外，在某些情况下，可能是由于模块导入顺序不当或其他配置文件覆盖了默认的日志记录器定义。 #### 解决方案 以下是几种常见的解决方案及其适用场景： 1. **确认 Logger 初始化** 验证是否已正确初始化 Python 日志库中的 `logging.Logger` 实例。可以通过以下方式创建一个新的日志实例： ```python import logging logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(logging.ERROR) ``` 上述代码片段确保了一个有效的日志记录器被绑定到当前模块，并设置了基本的控制台输出处理器以及格式化程序[^2]。 2. **检查依赖注入机制** 若项目采用框架（如 Flask-SQLAlchemy），需注意这些工具可能会自动管理日志对象。因此应查阅官方文档了解如何获取预设好的日志接口而不是自行重新声明[^3]。 3. **排查第三方插件冲突** 当安装多个扩展包时可能发生命名空间污染现象，比如两个不同版本间的函数名重叠可能导致意外行为。建议清理虚拟环境后按照最新兼容列表逐一添加所需组件[^4]。 4. **审查全局状态修改操作** 假如有其他部分显式地将某个共享资源置为空值（例如 `global_logger = None`），那么即使之前已经成功分配过有效引用也可能失效。务必定位此类潜在风险点加以修正[^5]。 --- ### 示例修复代码 假设问题是因缺少适当配置引起，可按如下方式进行调整： ```python import logging def setup_logging(): """ 设置基础日志功能 """ global logger if not hasattr(setup_logging, "_initialized"): logger = logging.getLogger("myapp.sqlalchemy") ch = logging.StreamHandler() # 控制台处理程序 fmt_str = '%(asctime)s:%(levelname)s:%(module)s:%(lineno)d:%(message)s' formatter = logging.Formatter(fmt_str) ch.setFormatter(formatter) logger.addHandler(ch) logger.setLevel(logging.DEBUG) setattr(setup_logging, "_initialized", True) setup_logging() try: pass # 执行实际业务逻辑... except Exception as e: logger.error(f"An unexpected exception occurred: {e}") ``` 以上脚本展示了怎样安全构建一个持久化的日志服务供整个应用程序生命周期内重复利用的同时避免重复执行不必要的准备工作。 ---
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