python报错logsumexp

这篇博客介绍了在遇到ImportError: cannot import name 'logsumexp' from 'scipy.misc'时的解决办法。问题源于scipy.misc模块更新后移除了logsumexp函数。解决方案是在gensim的ldamodel.py文件中,将'from scipy.misc import logsumexp'改为'from scipy.special import logsumexp'。同时,对于'comb'问题也可类似处理,确保与gensim版本兼容。
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解决ImportError: cannot import name ‘logsumexp’ from ‘scipy.misc’(Anaconda3\lib\site-packages\scipy\misc)
或者
ImportError: cannot import name 'comb’以及 'logsumexp’的解决方式
直接进去改genisim包里面的代码,但最好不要乱改。原因是 scipy.misc包里面更新后没有logsumexp了,作者我是改了genisim里面的一条代码:
将ldamodel.py文件里的

from scipy.misc import logsumexp
改成了
from scipy.special import logsumexp
大致路径如下图,我的gensim==3.0.1是这个版本。但报这个错也和版本相关。 可以看到是gensim包里的ldamodel.py中的56行出现问题,应该版本更新。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### Python 报错仅有 message 缺少详细错误信息的解决方案 当处理 Python 中仅提供简单 `message` 而缺乏详细错误信息的情况时,可以采取以下方法增强调试能力并定位问题。 #### 增强异常捕获机制 通过自定义异常捕获逻辑,可以在程序运行过程中获取更丰富的上下文信息。例如,在捕获异常时打印堆栈跟踪或将额外的信息附加到日志中: ```python import traceback try: # 可能引发异常的代码块 result = json.loads('{"key": "value"') # 故意制造 JSON 错误 except Exception as e: print(f"Error Message: {e}") print("Detailed Traceback:") traceback.print_exc() ``` 此代码片段利用了标准库中的 `traceback` 模块来显示完整的调用链路和具体位置[^1]。 #### 使用 logging 模块记录更多信息 为了更好地追踪生产环境下的问题根源,推荐引入 `logging` 库替代简单的 `print()` 函数。它支持不同级别的消息输出以及灵活配置文件存储路径等功能。 ```python import logging # 配置 logger logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') def risky_function(): try: data = {"name": None} name_length = len(data["name"]) # 这里会抛出 TypeError 或 KeyError except Exception as ex: logging.error("An error occurred.", exc_info=True) risky_function() ``` 上述例子展示了如何启用扩展模式 (`exc_info=True`) 来自动包含异常详情于日志之中[^2]。 #### 修改默认行为以展示更多细节 有时框架或者第三方库可能会截断部分原始报错内容。可以通过调整其内部参数恢复完整表述形式。比如对于 Django REST framework 的 API 请求响应,默认情况下只返回高层级概述而非底层技术实现层面的具体数值对比差异等敏感资料。此时查阅官方文档找到对应设置项即可重新开启全面披露选项。 --- ### 总结 针对 Python 报错只有简短提示而无详尽描述的现象,可以从改进本地测试脚本设计、优化全局监控体系结构两方面入手加以改善。一方面加强局部防护措施如精确指定待捕捉对象类别;另一方面则需构建统一管理平台集中收集各类事件源产生的动态变化情况以便后续分析判断。
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