使用pycharm安装pyamg包,提示错误failed with exit status 2。

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使用pycharm安装pyamg包,提示错误failed with exit status 2。望大神帮忙解答。安装出现图中的问题,在网上搜索也没有看到解决方法,有没有人遇到过这个问题?之前装numpy都成功了。pip也是最新版本。不知道这个问题要怎么解决。谢谢!

1个回答

你本地的visual studio版本是否正确。看上去,缺少basetsd.h头文件

juemenglei8998
juemenglei8998 真的非常谢谢,我弄这个包两天了,你说缺少我就去弄了一个,就成功了!谢谢~~~~有类似问题的朋友们可以用这个方法哦~再次谢谢答主~解决我的燃眉之急呀~
3 年多之前 回复
juemenglei8998
juemenglei8998 你好~我安装的是vs2008 一通瞎搞还装了vs2015…… 缺少这个头文件需要怎么解决呢?
3 年多之前 回复
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pycharm运行后显示Process finished with exit code 0

from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import csv import os.path import time import numpy as np import tensorflow as tf import gpr import load_dataset import nngp tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_string('hparams', '', 'Comma separated list of name=value hyperparameter pairs to' 'override the default setting.') flags.DEFINE_string('experiment_dir', '/tmp/nngp', 'Directory to put the experiment results.') flags.DEFINE_string('grid_path', 'pythonplace/nngp/grid_data', 'Directory to put or find the training data.') flags.DEFINE_integer('num_train', 1000, 'Number of training data.') flags.DEFINE_integer('num_eval', 1000, 'Number of evaluation data. Use 10_000 for full eval') flags.DEFINE_integer('seed', 1234, 'Random number seed for data shuffling') flags.DEFINE_boolean('save_kernel', False, 'Save Kernel do disk') flags.DEFINE_string('dataset', 'mnist', 'Which dataset to use ["mnist"]') flags.DEFINE_boolean('use_fixed_point_norm', False, 'Normalize input variance to fixed point variance') flags.DEFINE_integer('n_gauss', 501, 'Number of gaussian integration grid. Choose odd integer.') flags.DEFINE_integer('n_var', 501, 'Number of variance grid points.') flags.DEFINE_integer('n_corr', 500, 'Number of correlation grid points.') flags.DEFINE_integer('max_var', 100, 'Max value for variance grid.') flags.DEFINE_integer('max_gauss', 10, 'Range for gaussian integration.') def set_default_hparams(): return tf.contrib.training.HParams( nonlinearity='tanh', weight_var=1.3, bias_var=0.2, depth=2) def do_eval(sess, model, x_data, y_data, save_pred=False): """Run evaluation.""" gp_prediction, stability_eps = model.predict(x_data, sess) pred_1 = np.argmax(gp_prediction, axis=1) accuracy = np.sum(pred_1 == np.argmax(y_data, axis=1)) / float(len(y_data)) mse = np.mean(np.mean((gp_prediction - y_data)**2, axis=1)) pred_norm = np.mean(np.linalg.norm(gp_prediction, axis=1)) tf.logging.info('Accuracy: %.4f'%accuracy) tf.logging.info('MSE: %.8f'%mse) if save_pred: with tf.gfile.Open( os.path.join(FLAGS.experiment_dir, 'gp_prediction_stats.npy'), 'w') as f: np.save(f, gp_prediction) return accuracy, mse, pred_norm, stability_eps def run_nngp_eval(hparams, run_dir): """Runs experiments.""" tf.gfile.MakeDirs(run_dir) # Write hparams to experiment directory. with tf.gfile.GFile(run_dir + '/hparams', mode='w') as f: f.write(hparams.to_proto().SerializeToString()) tf.logging.info('Starting job.') tf.logging.info('Hyperparameters') tf.logging.info('---------------------') tf.logging.info(hparams) tf.logging.info('---------------------') tf.logging.info('Loading data') # Get the sets of images and labels for training, validation, and # # test on dataset. if FLAGS.dataset == 'mnist': (train_image, train_label, valid_image, valid_label, test_image, test_label) = load_dataset.load_mnist( num_train=FLAGS.num_train, mean_subtraction=True, random_roated_labels=False) else: raise NotImplementedError tf.logging.info('Building Model') if hparams.nonlinearity == 'tanh': nonlin_fn = tf.tanh elif hparams.nonlinearity == 'relu': nonlin_fn = tf.nn.relu else: raise NotImplementedError with tf.Session() as sess: # Construct NNGP kernel nngp_kernel = nngp.NNGPKernel( depth=hparams.depth, weight_var=hparams.weight_var, bias_var=hparams.bias_var, nonlin_fn=nonlin_fn, grid_path=FLAGS.grid_path, n_gauss=FLAGS.n_gauss, n_var=FLAGS.n_var, n_corr=FLAGS.n_corr, max_gauss=FLAGS.max_gauss, max_var=FLAGS.max_var, use_fixed_point_norm=FLAGS.use_fixed_point_norm) input("hello") # Construct Gaussian Process Regression model model = gpr.GaussianProcessRegression( train_image, train_label, kern=nngp_kernel) start_time = time.time() tf.logging.info('Training') # For large number of training points, we do not evaluate on full set to # save on training evaluation time. if FLAGS.num_train <= 5000: acc_train, mse_train, norm_train, final_eps = do_eval( sess, model, train_image[:FLAGS.num_eval], train_label[:FLAGS.num_eval]) tf.logging.info('Evaluation of training set (%d examples) took ' '%.3f secs'%( min(FLAGS.num_train, FLAGS.num_eval), time.time() - start_time)) else: acc_train, mse_train, norm_train, final_eps = do_eval( sess, model, train_image[:1000], train_label[:1000]) tf.logging.info('Evaluation of training set (%d examples) took ' '%.3f secs'%(1000, time.time() - start_time)) start_time = time.time() tf.logging.info('Validation') acc_valid, mse_valid, norm_valid, _ = do_eval( sess, model, valid_image[:FLAGS.num_eval], valid_label[:FLAGS.num_eval]) tf.logging.info('Evaluation of valid set (%d examples) took %.3f secs'%( FLAGS.num_eval, time.time() - start_time)) start_time = time.time() tf.logging.info('Test') acc_test, mse_test, norm_test, _ = do_eval( sess, model, test_image[:FLAGS.num_eval], test_label[:FLAGS.num_eval], save_pred=False) tf.logging.info('Evaluation of test set (%d examples) took %.3f secs'%( FLAGS.num_eval, time.time() - start_time)) metrics = { 'train_acc': float(acc_train), 'train_mse': float(mse_train), 'train_norm': float(norm_train), 'valid_acc': float(acc_valid), 'valid_mse': float(mse_valid), 'valid_norm': float(norm_valid), 'test_acc': float(acc_test), 'test_mse': float(mse_test), 'test_norm': float(norm_test), 'stability_eps': float(final_eps), } record_results = [ FLAGS.num_train, hparams.nonlinearity, hparams.weight_var, hparams.bias_var, hparams.depth, acc_train, acc_valid, acc_test, mse_train, mse_valid, mse_test, final_eps ] if nngp_kernel.use_fixed_point_norm: metrics['var_fixed_point'] = float(nngp_kernel.var_fixed_point_np[0]) record_results.append(nngp_kernel.var_fixed_point_np[0]) # Store data result_file = os.path.join(run_dir, 'results.csv') with tf.gfile.Open(result_file, 'a') as f: filewriter = csv.writer(f) filewriter.writerow(record_results) return metrics if __name__ == '__main__': # tf.app.run(main) hparams = set_default_hparams().parse(FLAGS.hparams) print("hparams:", hparams) x = FLAGS.experiment_dir print(x) run_nngp_eval(hparams, x)

pycharm安装pygame报错

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pycharm无法导入包的问题

anaconda运行就可以,numpy和matplotlib库都行。但是一用pycharm,就不行了。说找不到模块。pycharm里面的环境是echo%path% 来的,我全复制粘贴上去了,而且包下载的环境和运行的环境都是base。搞了一天了,人快没了(PS:用的测试代码来源于https://blog.csdn.net/yyq675886993/article/details/74356875) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/14/1584180507_30699.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/14/1584180522_328908.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/14/1584180527_924241.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/14/1584180534_489137.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/14/1584180539_627930.png)

AS运行每次都提示Process finished with exit code 0,该怎么解决啊。

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/19/1492591837_985205.png)

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优雅的替换if-else语句

场景 日常开发,if-else语句写的不少吧??当逻辑分支非常多的时候,if-else套了一层又一层,虽然业务功能倒是实现了,但是看起来是真的很不优雅,尤其是对于我这种有强迫症的程序"猿",看到这么多if-else,脑袋瓜子就嗡嗡的,总想着解锁新姿势:干掉过多的if-else!!!本文将介绍三板斧手段: 优先判断条件,条件不满足的,逻辑及时中断返回; 采用策略模式+工厂模式; 结合注解,锦...

深入剖析Springboot启动原理的底层源码,再也不怕面试官问了!

大家现在应该都对Springboot很熟悉,但是你对他的启动原理了解吗?

离职半年了,老东家又发 offer,回不回?

有小伙伴问松哥这个问题,他在上海某公司,在离职了几个月后,前公司的领导联系到他,希望他能够返聘回去,他很纠结要不要回去? 俗话说好马不吃回头草,但是这个小伙伴既然感到纠结了,我觉得至少说明了两个问题:1.曾经的公司还不错;2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说,松哥之前也有过类似的经历,今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点,就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

为什么你不想学习?只想玩?人是如何一步一步废掉的

不知道是不是只有我这样子,还是你们也有过类似的经历。 上学的时候总有很多光辉历史,学年名列前茅,或者单科目大佬,但是虽然慢慢地长大了,你开始懈怠了,开始废掉了。。。 什么?你说不知道具体的情况是怎么样的? 我来告诉你: 你常常潜意识里或者心理觉得,自己真正的生活或者奋斗还没有开始。总是幻想着自己还拥有大把时间,还有无限的可能,自己还能逆风翻盘,只不是自己还没开始罢了,自己以后肯定会变得特别厉害...

为什么程序员做外包会被瞧不起?

二哥,有个事想询问下您的意见,您觉得应届生值得去外包吗?公司虽然挺大的,中xx,但待遇感觉挺低,马上要报到,挺纠结的。

当HR压你价,说你只值7K,你该怎么回答?

当HR压你价,说你只值7K时,你可以流畅地回答,记住,是流畅,不能犹豫。 礼貌地说:“7K是吗?了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过,现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试,主要也是自己对贵司挺有兴趣的,所以过来看看……”(未完) 这段话主要是陪HR互诈的同时,从公司兴趣,公司职员印象上,都给予对方正面的肯定,既能提升HR的好感度,又能让谈判气氛融洽,为后面的发挥留足空间。...

面试:第十六章:Java中级开发(16k)

HashMap底层实现原理,红黑树,B+树,B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么?它们常见的使用场景有哪些?Spring事务,事务的属性,传播行为,数据库隔离级别 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?SpringMVC的工作原理,SpringBoot框架的优点,MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些,他们...

面试阿里p7,被按在地上摩擦,鬼知道我经历了什么?

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个):@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系?条件判断在什么时候执...

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

【阿里P6面经】二本,curd两年,疯狂复习,拿下阿里offer

二本的读者,在老东家不断学习,最后逆袭

大三实习生,字节跳动面经分享,已拿Offer

说实话,自己的算法,我一个不会,太难了吧

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

《经典算法案例》01-08:如何使用质数设计扫雷(Minesweeper)游戏

我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷(Minesweeper),如果把质数当作一颗雷,那么,表格中红色的数字哪些是雷(质数)?您能找出多少个呢?文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数(素数),6的倍数等,方便大家观察质数的分布规律及特性,以便对算法求解有指导意义。另外,判断质数是初学算法,理解算法重要性的一个非常好的案例。

《Oracle Java SE编程自学与面试指南》最佳学习路线图(2020最新版)

正确选择比瞎努力更重要!

面试官:你连SSO都不懂,就别来面试了

大厂竟然要考我SSO,卧槽。

微软为一人收购一公司?破解索尼程序、写黑客小说,看他彪悍的程序人生!...

作者 | 伍杏玲出品 | CSDN(ID:CSDNnews)格子衬衫、常掉发、双肩包、修电脑、加班多……这些似乎成了大众给程序员的固定标签。近几年流行的“跨界风”开始刷新人们对程序员的...

终于,月薪过5万了!

来看几个问题想不想月薪超过5万?想不想进入公司架构组?想不想成为项目组的负责人?想不想成为spring的高手,超越99%的对手?那么本文内容是你必须要掌握的。本文主要详解bean的生命...

我说我懂多线程,面试官立马给我发了offer

不小心拿了几个offer,有点烦

自从喜欢上了B站这12个UP主,我越来越觉得自己是个废柴了!

不怕告诉你,我自从喜欢上了这12个UP主,哔哩哔哩成为了我手机上最耗电的软件,几乎每天都会看,可是吧,看的越多,我就越觉得自己是个废柴,唉,老天不公啊,不信你看看…… 间接性踌躇满志,持续性混吃等死,都是因为你们……但是,自己的学习力在慢慢变强,这是不容忽视的,推荐给你们! 都说B站是个宝,可是有人不会挖啊,没事,今天咱挖好的送你一箩筐,首先啊,我在B站上最喜欢看这个家伙的视频了,为啥 ,咱撇...

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