Node使用npm 下载 node-sass 报错解决方案

最新推荐文章于 2025-04-27 14:29:00 发布
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分类专栏： 前端开发常见bug 文章标签： npm sass 前端 javascript
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1.node-sass下载对于前端开发来说是一个不小的麻烦

例如：

1.1 下载node-sass与node版本的报错

这种情况 要根据自己的node版本去指定对应要下载的node-sass版本，我这里用的是14.16.0，对应的就是4.14+ ，通常我们会安装 node-sass@4.14.1

1.2 切换下载版本后

需换最新淘宝镜像源

我这边就下载成功了，但是有的人下载还是失败是为什么呢？

因为我之前下载过，而且没有执行npm cache clean --force 清理缓存，所以直接走的缓存

清理缓存后再次执行下载依然会报错

罪魁祸首就是一个二进制文件，他去了github下载，导致了超时下载失败，后面node-sass就无法使用了

2. 解决下载binding.node报错

2.1 简单粗暴一点，就是直接挂一个外网的梯子

直接成功

2.2 去官网下载好，放到node_modules中


 github node-sass官网

npmmirror 镜像站

M1芯片npm install安装node-sass报错
aoe_xiu的博客
03-23 2153
问题：npm install安装依赖报错 原因：node与node-sass版本不匹配。代码的node-sass是v14版本（需要node15以下的版本），我的node 是 v15（M1仅兼容nodev15.3.0以上，因为低版本的 node 并不是基于 arm64 架构的）。 解决方案：安装 v14 及以下的老版本 Node 在终端输入： arch -x86_64 zsh 通过这个命令可以让 shell 运行在Rosetta2下。 之后可以通过nvm install v12来安装...
06【Web】高级-gulp之node-sass报错
极正君
05-20 727
npm下载的依赖与node之间版本冲突的问题由来已久。解决此类问题不是靠运气，而要看原理
关于前端项目使用node-sass下载的问题
Lydia214的博客
09-13 1145
node-sass 安装/下载 报错
node-sass npm 包
06-11
node-sass npm 包 无法下载node-sass的同学可以下载这个node-sass包放到本地目录
node-sass 下载失败解决方案
最新发布
m0_52647839的博客
04-27 450
内容来源于的vue-element-admin。
下载node-sass
qq_43894292的博客
11-20 1557
vue-admin-template-master
npm下载node-sass报错Failed at the node-sass@4.14.1 postinstall script
m0_48334955的博客
08-19 377
之前好好的，下了nvm切换node环境后再变回来出现了项目依赖下不来的情况。1.卸载node-sass。
npm 内网下载 node-sass 出现的问题和解决
weixin_38992765的博客
06-27 1648
node-sass 内网下载
node-sass不能下载的问题
listener_life的博客
03-29 2558
在开发中，我们经常会发现node-sass不能正常下载，尤其是部分公司，内外网分离的情况下，node-sass更是不能直接下载。
window环境下npm install node-sass报错的解决方法
09-30
主要介绍了window环境下npm install node-sass报错 ,需要的朋友可以参考下
node-sass 4.12、4.14.1、5 node-sass-loader node_modules 安装包
07-07
要在项目中使用Node-Sass和Sass-Loader，首先需要在项目根目录下创建一个`node_modules`文件夹，如果没有的话。然后通过npm（Node.js包管理器）进行安装： ```bash npm install node-sass sass-loader --save-dev `...
node-sass.zip
06-10
【用于解决 failed Error: not found: python2 node-sass】 报错信息如下： ``` npm WARN prefer global node-gyp@3.6.0 should be installed with -g > node-sass@4.5.2 install E:\workspace_vscode\ww\node_modules\node-sass > node scripts/install.js Downloading binary from https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v4.5 .2/win32-x64-48_binding.node Cannot download "https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v4.5.2/win3 2-x64-48_binding.node": connect ETIMEDOUT 54.231.72.83:443 Timed out whilst downloading the prebuilt binary Hint: If github.com is not accessible in your location try setting a proxy via HTTP_PROXY, e.g. export HTTP_PROXY=http://example.com:1234 or configure npm proxy via npm config set proxy http://example.com:8080 > node-sass@4.5.2 postinstall E:\workspace_vscode\ww\node_modules\node-sass > node scripts/build.js gyp verb check python checking for Python executable "python2" in the PATH gyp verb `which` failed Error: not found: python2 gyp verb `which` failed at getNotFoundError ``` 这个问题有两个解决方案 1. 按照提示需要 python2 环境，安装python2环境确实可以解决， 网上好多这种（管理员身份执行）。但是当你本来就有python环境时，环境变量不能自动替换，整起来就很麻烦。 ``` npm install --global --production windows-build-tools ``` 2. 第二种解决方案 ，看另一句报错,资源被墙。 ``` Downloading binary from https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v4.5.2/win32-x64-48_binding.node Cannot download "https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v4.5.2/win32-x64-48_binding.node": ``` 下载此资源即可。下载后需要设置变量路径，防止它再次去下载。 可以设置环境变量 直接右键我的电脑--》属性--》高级系统设置--》环境变量--》添加 或者执行 ``` set SASS_BINARY_PATH=D:\nodejs\tools\node-sass\win32-x64-46_binding.node ``` 再次执行 npm install 成功
手动安装:node-sass
04-26
set SASS_BINARY_PATH=文件路经 例如： set SASS_BINARY_PATH=F:\WorksCode\lib\win32-x64-48_binding.node 查看环境是否合适：echo %SASS_BINARY_PATH% 如果打印出来您配置好的文件地址那就ok了， 最后再来试试安装：npm i -g node-sass
安装nvm进行node版本管理，以及node-sass包的下载
m0_50793579的博客
11-18 891
可参考文章https://juejin.cn/post/6946530710324772878。下载nvm之前一定要将以前的node卸载干净，特别是c盘user下的.npmrc等文件。下载的话，按照步骤一步步完成就行。下载nvm的版本(以10.14.2node版本为例)之后使用了国内下载二进制文件的镜像解决了。使用10.14.2版本的node。2.以前的node一定要卸载干净。查看nvm安装了的node版本。我首先开了代理，但是没有用。3.系统变量是否配置妥当。使用之前一定要打开nvm。
npm下载node-sass失败问题
qq_40478534的博客
08-29 425
node-sass 因为一些历史原因，对 node 的版本有要求，必须要node@8.x以下才可以安装。 但平时我们不可能为了一个 npm 包，频繁切换 node 版本，尽管有 nvm 版本管理工具。 特别是在用到自动化平台，需要在云端进行打包工作的时候。 为了从手动操作中解放出来，其实我们可以添加.npmrc 配置文件对 npm 进行配置。 通过.npmrc ，我们可以通过观察报错信息，指定依赖包的下载地址。 #指定phantomjs下载地址 phantomjs_cdnurl=http://cnpmjs.
vue项目下载依赖显示node-sass报错怎么解决
weixin_55973411的博客
02-22 733
1.卸载node-sass 和 sass-loader。提示我node-sass报错，那么该如何解决呢？3.重新下载依赖包来替换node-sass。
解决node-sass下载报错
wx_grapro666的博客
02-25 572
vue项目执行npm install报错 npm ERR node-sass postinstall node scripts/build.js npm ERR Exit status 1 先执行下面命令如果没报错就解决了 ```java npm install --save-dev node-sass --registry=https://registry.npmmirror.com ``` 要是执行上面报错：gyp ERR! stack Error: `gyp` failed with exit co
npm 下载 node-sass 报错修复方式
lyp131422的博客
05-31 213
cnpm i -D node-sass npm rebuild node-sass
node-sass安装报错问题
weixin_74004004的博客
08-30 2200
1. npm未更换国内镜像源，因为没有翻墙导致下载失败，建议更换新淘宝镜像2.直接运行安装命令，直接拉取了最新版的node-sass，但是和本地的node版本不匹配，导致报错，不清楚版本对应关系的，见下图。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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