Python 故障排除 [01-20]
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1。错误：找不到满足 cv2 要求的版本（来自版本：无）错误：找不到 cv2 的匹配发行版
⑴ 解决方案（包）： pip install opencv-python 或（对于 Python 3）pip3 install opencv-python
2。 ModuleNotFoundError：没有名为“skimage”的模块
⑴ 解决方案（包）： pip install scikit-image
3。 AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“get_default_graph”
⑴ 原因： Python版本与tensorflow版本不兼容
⑵ 解决方案（包）： 创建新环境
受保护_0
4。错误：无法为 h5py、statsmodels 构建轮子，这是安装基于 pyproject.toml 的项目所必需的
⑴ 问题： 在 M1 MacBook 上安装带有 pip install scanpy 的 scanpy 时出现此错误
⑵ 解决方案（打包）：访问https://www.anaconda.com/products/individual#macos，安装Anaconda，然后执行以下命令：
受保护_1
⑶ 参考站点
5。 ImportError：无法从“keras.layers.normalization”导入名称“BatchNormalization”
⑴ 解决方案1（打包）： 重新安装tensorflow和keras
① 示例1： 分别安装
tensorflow==1.14.0和keras==2.2.4。
② 示例 2： 如果您有
tensorflow==2.8.0，请将其降级为tensorflow==2.4.3。这样的话，keras自然会安装在tensorflow下。
⑵ 方案二（语法）： 将 ‘from keras.layers import BatchNormalization’ 替换为 ‘from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization’ （失败）
① 参考站点
⑶ 解决方案3（其他）： 如果重新安装tensorflow和keras后问题仍然存在
①问题分析
○ 该库最初应位于以下位置：
C:\users\sun\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\normalization
○ 但是，在出现上述错误的情况下，在以下位置找到了该库：
C:\users\sun\appdata\local\programs\python\python39\lib\site-packages\keras\layers\normalization
② 如何通过将appdata目录下的文件替换为anaconda3目录下的文件成功解决（成功）
③ 移动文件后，激活相应的虚拟环境并运行“pip install jupyter”
6。 AttributeError：模块“skimage.draw”没有属性“circle”
⑴ 解决方案1（包）： 可以通过降级scikit-image的版本来解决该问题
受保护_2
① 即使看起来是 scikit-image 版本问题，降级也可能无法解决上述错误
⑵ 解决方案2（语法）：代替skimage.draw.circle，使用skimage.draw.ellipse (采用)
7。 ValueError：无法解释优化器标识符：<tensorflow.python.keras.optimizer_v2.adam.Adam 对象位于 0x000001B71092D5C8>
⑴ 原因： 混合使用keras和tensorflow.keras，它们是不同的包
⑵ 解决方案（语法）：
受保护_3
⑶ 参考站点
8。 ModuleNotFoundError：没有名为“jupyter_core”的模块
⑴ 解决方案（包）： pip install jupyter
9。访问被拒绝。
⑴ 解决方案（系统）： 关闭 Jupyter Notebook 和相关 Anaconda 提示，然后重试
10。 ImportError：无法从“numpy.lib.arraypad”导入名称“_validate_lengths”
⑴ 解决方案（包）： 根据作者的经验，numpy 1.16 出现该问题，1.15 则没有
⑵ 参考
11。导入错误：找不到“cudart64_100.dll”。 TensorFlow 要求将此 DLL 安装在 %PATH% 环境变量中指定的目录中。从以下 URL 下载并安装 CUDA 10.0：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
⑴ 问题：安装然后删除GPU环境后出现此错误
⑵ 解决方案（其他）： 【Python中重新安装GPU环境】(https://nate9389.tistory.com/2173)
12。 InvalidVersionSpecError：无效版本规范：=2.7
⑴ 问题： 在Anaconda3中运行conda install jupyterlab louvain ipywidgets时出现此错误
⑵ 解决方案1（打包）：执行以下代码（失败）：https://github.com/conda/conda/issues/10618#issuecomment-826025918
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⑶ 解决方案 2（软件包）： 从 condarc 配置文件中删除 conda-forge 行，并在不使用 conda-forge 的情况下安装软件包/环境（失败）： https://github.com/conda/conda/issues/10618#issuecomment-827671220
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⑷ 解决方案3（包）： 该解决方案在Ubuntu上可能略有不同，因为该项目是在Ubuntu上开发的。 （失败）
① Linux 上安装：https://stlearn.readthedocs.io/en/latest/installation.html
② Ubuntu 上安装：https://www.howtoinstall.me/ubuntu/18-04/python3-ipywidgets/
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13。 AttributeError：模块“attr”没有属性“s”
⑴ 解决方案（包）： 卸载jupyterlab并重新安装
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14。构建失败，错误码为 500。如果您在安装扩展后遇到构建失败（或在更新 JupyterLab 后尝试包含以前安装的扩展），请检查扩展存储库以获取新的安装说明，因为许多扩展已迁移到不再需要重建 JupyterLab 的预构建扩展系统（但使用不同的安装过程，通常涉及包管理器，例如“pip”或“conda”）。如果您特别打算安装源扩展，请在服务器上运行“jupyter lab build”以获得完整输出。
⑴ 问题（包）： Bokeh 未正确安装时会出现此错误。它出现在 JupyterLab 中。
⑵ 解决方案（包）： 参考【Bokeh安装手册】(https://nate9389.tistory.com/2186)
15。 * 环境：生产 警告：这是一个开发服务器。不要在生产部署中使用它。请改用生产 WSGI 服务器。
⑴ 概述： Python 中使用 app.server.run() 运行plotly 代码时会出现此错误
⑵ 修改前
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⑶ 修改后： 设置IP地址与开发环境匹配，会自动分配端口5000，如果端口不是5000，则会出错。
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⑷ 如果端口与开发环境匹配，执行时会出现“地址已在使用”错误。
16。 ImportError：无法从“typing_extensions”导入名称“TypeGuard”
⑴ 解决方案（包）： pip install typing-extensions --upgrade⑵ 参考： https://stackoverflow.com/questions/69174965/cannot-import-name-typeguard-from-typing-extensions
17。 ImportError：无法从“keras.utils”导入名称“to_categorical”
⑴ 解决方案（包）：降级到tensorflow==2.8.0、tensorflow==1.13.1和keras==2.2.4
18。 AttributeError：“Conv2D”对象没有属性“outbound_nodes”
⑴ 解决方案（包）： 通过降级 tensorflow==keras==2.4.3 对 tensorflow==1.13.1 和 keras==2.2.4 进行标准化
⑵ 修改包时，Anaconda提示中可能会报出冲突，所以要保证适当的协调
19。 ImportError：无法从“tensorflow.python.eager.context”导入名称“get_config”
⑴ 解决方案（包）： 通过降级 tensorflow==keras==2.4.3 对 tensorflow==1.13.1 和 keras==2.2.4 进行标准化
⑵ 修改包时，Anaconda提示中可能会报出冲突，所以要保证适当的协调
**20。错误：无法卸载“PyYAML”。这是一个 distutils 安装的项目，因此我们无法准确确定哪些文件属于它，这将导致仅部分卸载。 **
⑴ 修改前： pip install cellphonedb
⑵ 修改后： pip install --ignore-installed cellphonedb
输入： 2021-12-24 23:33