Module version mismatch. Expected 48, got 46.

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本文介绍了解决Node.js由于版本更新导致的模块不兼容问题的方法，可以通过删除旧的node_modules文件夹并重新安装npm依赖来解决此问题。

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

解决办法：rm -rf node_modules && npm install 或者 npm update will work .

原因：之前用过nodejs初始化时生成的项目后，现在nodejs更新了，导致之前的生成的modules和现在的modules不兼容

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《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
weixin_43178406的博客
08-26 30万+
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。
【Git企业实战开发】CONFLICT (content): Merge conflict in xx.go Automatic merge failed；合并代码冲突报错解决方案
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02-26 1345
【Git企业实战开发】CONFLICT (content): Merge conflict in xx.go Automatic merge failed；合并代码冲突报错解决方案 一文教你快速解决Git合并代码冲突问题，干货满满！
成功解决Python中ValueError: not enough values to unpack (expected 10, got 2)故障
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08-25 3009
对split函数不熟悉，将1修改为10即成功，同时将文件中所有空格键替换为Tab键（个人觉得这一步没啥用）。 这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 ...
[Error: Module version mismatch. Expected 46, got 48.]
soindy
09-01 4990
[Error: Module version mismatch. Expected 46, got 48.] { [Error: Cannot find module ‘./build/default/DTraceProviderBindings’] code: ‘MODULE_NOT_FOUND’ } { [Error: Cannot find module ‘./build/Debug/DT
BUG解决：Error: Module version mismatch. Expected 46, got 51.
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原因分析： node版本不对 解决方式; rm -rf node_modules npm rebuild npm update 转载于:https://www.cnblogs.com/FightingMan/p/6774716.html
解决node-desktop-idle Module version mismatch. Expected 50, got 54
10-07 622
当使用此模块获得系统空闲时间时，报Module version mismatch. Expected 50, got 54 解决步骤： 1.  npm uninstall --save desktop-idle  2. npm install --save desktop-idle  3. 执行：electron-builder install-app-deps   问题解决！...
backchat:适用于Mac OS X的可破解IRC客户端，使用Electron（原子外壳），HTML和JavaScript构建
05-16
（如果遇到诸如Module version mismatch. Expected 44, got 14.类的错误Module version mismatch. Expected 44, got 14.这是因为您尚未运行electron-rebuild 。） npm start自动编译Sass样式表，检查JavaScript...
import torch import torch.onnx import onnxruntime as ort import numpy as np from onnxruntime_extensions import ( onnx_op, PyCustomOpDef as PyOp, make_onnx_model, PyOrtFunction, get_library_path as _get_library_path) torch.ops.load_library("/home/pliu3/AI-preprocess/Picasso-onnx-debug/onnx/build/libmesh_decimation.so") def test_Inversion(): # 定义自定义算子 class SSimplify(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove): vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut = torch.ops.mesh_decimate.simplify(vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove) return vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut @staticmethod def symbolic(g, vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove): # 关键：域名必须与运行时注册一致（"custom"） node = g.op("ai.onnx.contrib::Simplify", vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove, outputs=7) node[0].setType(vertexIn.type()) node[1].setType(faceIn.type()) node[2].setType(faceIn.type()) node[3].setType(faceIn.type()) node[4].setType(faceIn.type()) node[5].setType(faceIn.type()) node[6].setType(faceIn.type()) return node # 封装为模型 class CustomModel(torch.nn.Module): def forward(self, vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove): return SSimplify.apply(vertexIn, faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove) # 导出 ONNX 模型 model = CustomModel() vertexIn = torch.load("../vertexIn.pt") faceIn = torch.load("../faceIn.pt") geometryIn = torch.load("../geometry.pt") nvIn_cumsum = torch.load("../nvIn_cumsum.pt") mfIn_cumsum = torch.load("../mfIn_cumsum.pt") nv2Remove = torch.load("../nv2Remove.pt") #vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut torch.onnx.export( model, (vertexIn , faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove), "simplify.onnx", input_names=["vertexIn", "faceIn", "geometryIn", "nvIn_cumsum", "mfIn_cumsum", "nv2Remove"], output_names=["vertexOut", "faceOut", "isDegenerate", "repOut", "mapOut", "nvOut", "mfOut"], opset_version=17 ) @onnx_op(op_type="Simplify", domain="ai.onnx.contrib", inputs=[PyOp.dt_float, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_float, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32], outputs=[PyOp.dt_float, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32, PyOp.dt_int32]) def fimplify_forward(vertexIn , faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove): # onnxruntime的自定义算子接受的是numpy的输入 因此需要将numpy转为torch vertexIn_tensor = torch.tensor(vertexIn) faceIn_tensor = torch.tensor(faceIn, dtype=torch.int32) geometryIn_tensor = torch.tensor(geometryIn) nvIn_cumsum_tensor = torch.tensor(nvIn_cumsum, dtype=torch.int32) mfIn_cumsum_tensor = torch.tensor(mfIn_cumsum, dtype=torch.int32) nv2Remove_tensor = torch.tensor(nv2Remove, dtype=torch.int32) vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut = torch.ops.mesh_decimate.simplify(vertexIn_tensor, faceIn_tensor, geometryIn_tensor, nvIn_cumsum_tensor, mfIn_cumsum_tensor, nv2Remove_tensor) return vertexOut.numpy(), faceOut.numpy(), isDegenerate.numpy(), repOut.numpy(), mapOut.numpy(), nvOut.numpy(), mfOut.numpy() # 加载模型时传递 SessionOptions so = ort.SessionOptions() so.register_custom_ops_library(_get_library_path()) session = ort.InferenceSession("./simplify.onnx", so, providers=['CPUExecutionProvider']) vertexIn_in = vertexIn.numpy() faceIn_in = faceIn.numpy() geometryIn_in = geometryIn.numpy() nvIn_cumsum_in = nvIn_cumsum.numpy() mfIn_cumsum_in = mfIn_cumsum.numpy() nv2Remove_in = nv2Remove.numpy() # 运行推理 ort_output = session.run( output_names=["vertexOut", "faceOut", "isDegenerate", "repOut", "mapOut", "nvOut", "mfOut"], input_feed={"vertexIn": vertexIn_in, "faceIn": faceIn_in, "geometryIn": geometryIn_in, "nvIn_cumsum": nvIn_cumsum_in, "mfIn_cumsum": mfIn_cumsum_in, "nv2Remove": nv2Remove_in, } )[0] # pytorch_output = model(vertexIn , faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove) print("自定义算子输出： ", ort_output[0].shape) vertexOut, faceOut, isDegenerate, repOut, mapOut, nvOut, mfOut = model(vertexIn , faceIn, geometryIn, nvIn_cumsum, mfIn_cumsum, nv2Remove) print(vertexOut.shape) 我这段代码写的对吗 为什么运行后 2025-06-14 18:50:50.964957476 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:870 VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {-1,-1} does not match actual shape of {3738} for output isDegenerate 2025-06-14 18:50:50.965330776 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:870 VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {-1,-1} does not match actual shape of {1865} for output repOut 2025-06-14 18:50:50.965528976 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:870 VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {-1,-1} does not match actual shape of {1865} for output mapOut 2025-06-14 18:50:50.965745576 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:870 VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {-1,-1} does not match actual shape of {1} for output nvOut 2025-06-14 18:50:50.965772376 [W:onnxruntime:, execution_frame.cc:870 VerifyOutputSizes] Expected shape from model of {-1,-1} does not match actual shape of {1} for output mfOut 自定义算子输出： (3,) torch.Size([1865, 3])
06-15
ORT_THROW("Output shape mismatch: expected ", expected_shape, " got ", output_tensor.Shape()); } ``` #### 5. **使用 ONNX 形状推断工具** - 调用 ONNX 官方形状推断工具验证模型： ```python from ...
掌握 AIGC 领域 MCP 模型上下文协议，开启技术新征程
AI天才研究院
05-14 899
随着生成式人工智能（AIGC）技术的爆发式发展，多模型协同、跨模态交互成为构建复杂智能系统的核心需求。模型上下文协议（MCP）作为连接不同AI模型的"数字桥梁"，定义了模型间上下文信息的标准化交互规则，解决了异构模型间数据格式不兼容、语义理解偏差等关键问题。上下文协议的核心概念与数学模型多模态上下文的编码与解析算法跨模型协同的协议实现与实战案例性能优化与大规模部署策略基础篇：定义核心术语，解析MCP分层架构技术篇：推导上下文表示的数学模型，实现关键算法。
ERROR: module version mismatch
yunlianglinfeng的专栏
08-31 3996
systemtap 进阶 执行hello word命令出错： stap -e 'probe begin { log("hello world") exit() }' 从错误来看，只是比较时间上有差异，而且差别不大，如果能不比较该时间，或许问题就解决了（其实我们前面犯过一个不大不小的错误） 通过stap -v 选项 （可以多些几个v的，v越多信息越详细），如下
React Native version mismatch 错误
awy1988的专栏
05-16 9342
开始这篇文章之前，如果急着解决问题，且英语过得去的同学，可以参考这篇文章：https://stackoverflow.com/questions/47763824/react-native-version-mismatch首先我遇到的问题截图如下可以看见，提示很清楚明白：React Native version mismatch这个错误我从前曾经遇见过一次，当时看见了别人的解决方案，就是关闭所有的...
Mac上Hexo安装问题解决方法
u012967954的博客
10-28 4655
Hexo安装问题解决方法问题一：执行“hexo server”出现以下错误[Error: Module version mismatch. Expected 46, got 14.] { [Error: Cannot find module './build/default/DTraceProviderBindings'] code: 'MODULE_NOT_FOUND' } { [Error: C
React native version mismatch 解决方法
carol4312的专栏
04-10 2629
React Native version mismatch. JavaScript version: 0.51.0 Native version: 0.49.5 根据错误提示是因为项目中RN版本过低导致 解决方法：更新项目中的RN版本至最新版本。 执行如下命令： npm install --save react-native@0.51.0 版本不同，构建的项目模板也会发生变化，所...
libtool: Version mismatch error. 解决方法
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Sky_qing的专栏
04-03 2万+
在编译一个软件的时候，在 ./configure 和 make  之后可能会出现如下错误： libtool: Version mismatch error. This is libtool 2.4.2 Debian-2.4.2-1ubuntu1, but the libtool: definition of this LT_INIT comes from libtool 2.4. libt
STF之问题篇
weixin_33770878的博客
10-01 1066
安装完成后输入stf doctor查看工具依赖是否正确，安装教程可以参考我之前写的，这里不再多说，直接说问题。 mac篇 问题1：Unexpected error checking ZeroMQ: Error: Module version mismatch. Expected 48, got 47. 问题分析：根据错误提示，初步定位node moudl...
随机阻塞下毫米波通信的多波束功率分配”.zip
最新发布
08-12
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
在ubuntu系统进行开发时，终端报错MPM major compat number mismatch. Expected: 3.0 Actual: 4.2. Please update the version of MPM on your USRP device. Error: RuntimeError: MPM major compat number mismatch. Expected: 3.0 Actual: 4.2. Please update the version of MPM on your USRP device.
05-28
输出应显示`MPM Version: 3.0`或与UHD驱动兼容的版本。 #### 5. 处理固件依赖（可选） - **更新设备固件**： ```bash uhd_images_downloader # 下载最新固件 uhd_image_loader --args="type=usrp2,addr=192.168...
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