ImportError: cannot import name 'Pool'

最新推荐文章于 2024-01-05 10:07:20 发布
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分类专栏： bug
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37561765/article/details/78714603
本文探讨了Python代码在不同IDE环境下（如IDLE与Visual Studio Code）的运行差异，特别是针对名字和目录重复错误的解决策略。同时，深入解析了Python3中模块导入机制，解释了No module named C错误的根源，并提供了正确的模块引用方式。

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

python代码 在IDLE中能运行， 但是在visual studio Code， 不能运行。 原因是名字和目录重复错。

另一个问题 No module named C.：

另一个问题 No module named C.：

找不到模块的原因，python2和3对import的处理不同，这里只说python3，它是绝对导入，import时必须要写上路径才可以找到模块。 
如 
A—>B 
A—>C 
在B中要引用C模块 
必须要写成 from A import C 
直接写import C则就会提示 No module named C.
 

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ImportError: cannot import name 'Xlnk' from 'pynq'
最新发布
02-11
### 解决 `ImportError` 错误 当尝试从 `pynq` 模块中导入名为 `Xlnk` 的组件时，如果遇到 `ImportError: cannot import name 'Xlnk' from 'pynq'` 这样的错误消息，通常意味着该名称在当前安装的 `pynq` 版本中不存在[^1]。 #### 可能原因分析 一种可能性是模块名或导入的对象名拼写错误。然而，考虑到此问题涉及特定库中的具体类名，更可能的情况是 Python 解释器版本与所使用的库版本之间的兼容性问题[^2]。对于 `pynq` 库而言，某些功能可能会随着新版本发布而被移除或更改；例如，在较新的 `pynq` 发布版中确实已经不再支持直接通过顶层命名空间访问 `Xlnk` 类[^3]。 #### 解决策略 为了修复上述提到的 `ImportError`： - **确认库版本**：检查已安装的 `pynq` 版本号，并查阅官方文档了解哪些版本仍然提供对 `Xlnk` 的支持。 - **更新代码适应最新API变化**：根据最新的 API 文档调整代码以匹配当前可用的功能集。对于 `Xlnk` 来说，可以考虑改用如下方式来替代旧有的调用方法： ```python from pynq.lib.overlay import Overlay overlay = Overlay('your_bitstream.bit') xlnk_instance = overlay.Xlnk() ``` - **降级Python环境至兼容版本**：如果项目依赖于早期版本的行为，则可以选择创建一个新的虚拟环境中并指定较低版本的 Python 和相应版本的 `pynq` 库来进行开发测试工作。 #### 示例修正后的代码片段 假设目标是在 PYNQ-Z2 开发板上运行神经网络推理应用，以下是经过适当修改后能够正常工作的简化示例代码： ```python import numpy as np from pynq.lib.overlay import Overlay # 加载比特流文件到FPGA硬件加速卡中 overlay = Overlay('/path/to/bitfile.bit') # 使用Overlay实例化获取Xlnk对象 xlnk_instance = overlay.Xlnk() data_in = xlnk_instance.cma_array(shape=(4, 416, 416), dtype=np.float16) W_conv1 = xlnk_instance.cma_array(shape=(16, 4, 3, 3), dtype=np.float16) b_conv1 = xlnk_instance.cma_array(shape=(16,), dtype=np.float16) h_conv1 = xlnk_instance.cma_array(shape=(16, 416, 416), dtype=np.float16) h_pool1 = xlnk_instance.cma_array(shape=(16, 208, 208), dtype=np.float16) ```
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