【持续更新】运行python代码时遇到的问题及解决方案

写在最前面，网上解决方案太零散，我将遇到的问题进行汇总并在适当的时候分类如安装包版本问题或程序有bug等。
如果学会使用document文档，一切都好说如何使用document。

问题1：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序

问题描述及解决方案

一般为安装包版本问题，大部分情况下直接卸载当前版本并安装低版本的模块；
也可按以下顺序逐一检查：
检查模块是否存在>>检查环境变量是否正确**>>检查库的版本兼容性>>检查依赖关系

pip uninstall xxxx
pip install xxxx==0.6.0

问题2：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序

问题描述及解决方案

与问题1一样，卸载高版本库或安装包，安装对应版本
（我当时是导入torchtext报错，后来重新安装低版本后正常运行，详细安装可参考torchtext安装教程 ）

问题3：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement XXX

问题描述

这种是在pip安装程序时出现，可能的问题时网络不稳定或在当前下载源下找不到适配版本，可以通过以下方式尝试解决。

解决方案一：更换下载源

pip install 包名 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

解决方案二：去官网下载

去官网PyPI搜索并下载，可以使用官网指定代码，也可以下载whl文件，本地安装。

问题4：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘set_random_seed’

问题描述

该问题出现的原因是：安装的tensorflow版本是2.0的，所以使用以前的代码tensorflow中的函数不兼容。

解决方案一：修改代码

将

import tensorflow as tf

替换为

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

解决方案二：更换适配的低版本 TensorFlow

问题5：AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v1’ has no attribute ‘contrib’

问题描述

regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale = 1e-10)
initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer()

这种tensorflow版本问题，多半出现在古早的代码使用tensorflow2.0+版本运行；因为tensorflow已经进行多次迭代，修改了许多库函数；比如TensorFlow 2.x之后把contrib这个库取消了，contrib的内容可以集成到下面三个包中：
tf.keras.layers.Layer
tf.keras.Model
tf.Module

解决方案一：修改代码

regularizer = tf.keras.regularizers.l2(1e-10)
initializer = tf.keras.initializers.glorot_normal()

解决方案二：更换适配的低版本 TensorFlow

问题6：GPU数据转到CPU的一个问题：‘XXX‘ object has no attribute ‘cpu‘ or AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘to’

问题描述

我们在将GPU的tensor转到CPU时，往往会直接使用tensor.cpu()或者是tensor.to("cpu“)，这时明明是tensor，但却不能直接转，原因可能是虽然是tensor，不过tensor可能是list,所以他会优先调用list的内部方法，从而造成这种错误。

解决方案：修改代码

改成如下代码即可顺利运行

targets = torch.tensor(targets, device='cpu')

问题7：AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’.

问题描述

此问题发生在创建conda环境之后，使用conda install tensorflow-gpu进行安装，安装成功之后在 .py 文件中运行如下代码：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'.
`np.object` was a deprecated alias for the builtin `object`. To avoid this error in existing code, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

解决方案：修改为适配版本

pip install numpy==1.23.4

问题8：AttributeError: module ‘keras.initializers’ has no attribute ‘normal’

问题描述

这种属于高版本配低版本，找不到此属性
初始化权重，使用标准正态分布

return initializers.normal(mean=0.0, stddev=0.01)

解决方案一：更换适配的低版本

解决方案二：修改代码

将原先代码修改为功能相同的高版本方法，初始化权重，使用生成服从正态分布的随机数

return initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01)

问题9：Non-OK-status: GpuLaunchKernel……Internal: invalid configuration argument

问题描述

这种问题多半是模型本身有问题，当时我出现在使用GPU跑tensorflow-gpu的代码时，属于内部赋值或调用混乱；当然网上有说属于显存爆了，我当时把batch size 设为1，还报错，所以排除；另外一个例子就是多卡训练，batch_size要是使用gpu数量的整数倍，他通过修改batch size解决（在使用Tensorflow 分布式训练出现的Non-OK-status: GpuLaunchKernel问题）。

解决方案：重新检查模型

我当时是检查了自己代码，删除了无用且可能造成错误的代码，如不同py文件重复import tensorflow但没有用它。

问题10：Aborted (core dumped)

问题描述

与问题9相似，参考方案同
另外附一个更加具体的 Linux遇到Aborted (core dumped)，希望对你有帮助 ! ^ _^ !

问题11：ValueError: cannot switch from manual field specification to automatic field numbering

问题描述

format() 函数格式化输出错误，无法从手动字段规范切换到自动字段编号，
错误代码

' Test  lr: {0} \t Weight:{1} =====> Precision:{:.4f} '.format(l_r, layers, m_t_res[0])

解决方案：修改代码

可以同时使用但得注意规范

' Test  lr: {0} \t Weight:{1} =====> Precision:{2:.4f} '.format(l_r, layers, m_t_res[0])

问题12：TypeError: Descriptors cannot not be created directly

问题描述

详细报错如下：

TypeError: Descriptors cannot not be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:
 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

解决方案：重新安装软件包

出现这个问题的主要原因是protobuf版本不匹配。因此，按照错误提示，用pip安装对应版本的protobuf即可，如上述问题中对应的 3.20.1版本。安装命令为：

pip install protobuf==3.20.1

问题13：AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2.internal’ has no attribute ‘dispatch’

问题描述

运行此代码时出现问题

from keras import initializers

解决方案：修改为适配版本

我的tensorflow是2.4.1，将keras修改为2.4.3后问题解决。

问题14：ValueError: Variable XXX already exists, disallowed.

问题描述

运行此代码时出现问题

ValueError: Variable conv1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

解决方案：添加如下代码

该问题通常在重定义TensorFlow网络模型时出现，可在代码最开始添加 tf.reset_default_graph() ，清除默认图并重置；把他放到还未定义变量或者模型定义前即可。

问题15：An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.

问题描述：

在使用conda搭建虚拟环境时出现

解决方案：关闭VPN

关闭VPN无效，可尝试：
1、删除.condarc文件（这个文件位置一般为C:\User\Administrator.condarc，如果设置了清华/中科大源，里面会保存这些镜像源的地址，删除了这个文件其实就是类似于恢复使用官方源。）
2、清理缓存索引
删除conda中的缓存索引，运行如下命令：

conda clean -i

问题16：OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。

问题描述：

正常跑代码遇到的，这个问题其实就是内存不够

解决方案：

把他看做如何减少模型使用内存或增加计算机内存就好了

（1）修改模型batchsize

（2）修改模型dataloader的num_works（如有）

（3）kill掉其他占用内存多的程序

（4）重启电脑只运行他

（5）增加电脑虚拟内存

具体操作可参考增加虚拟内存

问题17：AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘origin’

问题描述：

安装pytorch geometric时的版本问题

解决方案：卸载并重新安装适配版本

pyg官网
温馨提示：可以先安装pytorch，再使用pip安装pytorch_geometric

问题18：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse‘

问题描述：

pytorch geometri对应的依赖包版本适配问题

解决方案：卸载并重新安装适配版本

根据官网来，pyg官网

问题19：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

问题描述：

运行pytorch时出现，其实就是版本不适配

解决方案：卸载并重新安装适配版本

问题20：TypeError: cannot assign ‘torch.cuda.FloatTensor‘ as……

问题描述：

将torch.cuda.FloatTensor类型数据进行赋值时出现

self.running_mean = running_mean_out

解决方案：类型转换

不能直接赋值给Parameter类型，所以我们在此处可以做一下类型转换

self.running_mean = nn.Parameter(running_mean_out,requires_grad=False)

警告1：To copy construct from a tensor……

 return torch.tensor(user_graph_index, device=self.device)

出现如下警告：

 UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor)

解决方案：修改调用函数

return torch.as_tensor(user_graph_index, device=self.device)

感谢及参考博文

部分内容参考以下链接，这里表示感谢 Thanks♪(･ω･)ﾉ
参考博文1 [debug] “ImportError DLL load failed 找不到指定的程序”的解析和解决办法
https://blog.csdn.net/qq_41683065/article/details/99710373
参考博文2 遇到：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 错误应该如何解决
https://zhuafan.blog.csdn.net/article/details/132140028
参考博文3 使用torchtext时报错：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序
https://www.codetd.com/article/15430226
参考博文4 torchtext安装教程
https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/123736491
参考博文5 python使用pip安装包报错的解决办法（ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement XXX）
https://blog.csdn.net/qq_43490217/article/details/126639981
参考博文6 解决 AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘‘问题
https://huaweicloud.csdn.net/63806867dacf622b8df86e7b.html
参考博文7 【TensorFlow】TensorFlow报错及解决方法（持续更新中）
https://blog.csdn.net/qq_36643449/article/details/124542494
参考博文8 yolov5训练模型中遇到的GPU数据转到CPU的一个问题：‘list‘ object has no attribute ‘cpu‘
https://blog.csdn.net/HeiSeXingYe/article/details/120621052
参考博文9 AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’.解决方法
https://www.jianshu.com/p/66ce2eeb50d3
参考博文10 在使用Tensorflow 分布式训练出现的Non-OK-status: GpuLaunchKernel问题
https://blog.csdn.net/handsofgod/article/details/124668975
参考博文11 如何使用document
https://blog.csdn.net/qq_41413211/article/details/127162512
参考博文12 Linux遇到Aborted (core dumped)
https://blog.csdn.net/qq_35091353/article/details/112101738
参考博文13 学习字符串format()函数时，报错：ValueError: cannot switch from manual field specification to automatic field numbering
https://www.cnblogs.com/00log/p/13236156.html
参考博文14 Descriptors cannot not be created directly
https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/125218783
参考博文15 【解决错误】AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2.internal’ has no attribute ‘dispatch’
https://www.cnblogs.com/wwj321/p/16832760.html
参考博文16 如何使用document
https://blog.csdn.net/qq_32925031/article/details/106820855
参考博文17 创造虚拟环境报错An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.解决方案
https://blog.csdn.net/qq_49641239/article/details/122127213
参考博文18 YOLOV7:OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作的 最终解决方案
https://blog.csdn.net/xty123abc/article/details/125864462
参考博文19 UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone…的解决方案
https://blog.csdn.net/weixin_61745097/article/details/129858870
参考博文20 解决自定义batch_norm训练时报错：TypeError: cannot assign ‘torch.cuda.FloatTensor‘ as parameter ‘running_mean‘
https://blog.csdn.net/TiAmo_forever/article/details/131788528