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)
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文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。 2月6日追记:本文发布后,腾讯的数据源多次变更u
智力题(程序员面试经典)
NO.1  有20瓶药丸,其中19瓶装有1克/粒的药丸,余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平,怎么找出比较重的那瓶药丸?天平只能用一次。 解法 有时候,严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中,限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次,我们也得以知道一个有趣的事实:一次必须同时称很多药丸,其实更准确地说,是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则,如果跳过两瓶或更多瓶药
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ......
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!
2020年的1月,我辞掉了我的第一份工作
其实,这篇文章,我应该早点写的,毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因,或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头,让自己迟迟没有试着写一点东西,记录下,或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的,在写自己的博客方面,我的文笔很一般,非技术类的文章不想去写;另外我又是一个还比较热衷于技术的人,而平常复杂一点的东西,如果想写文章写的清楚点,是需要足够...
别低估自己的直觉,也别高估自己的智商
所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
Java坑人面试题系列: 包装类(中级难度)
Java Magazine上面有一个专门坑人的面试题系列: https://blogs.oracle.com/javamagazine/quiz-2。 这些问题的设计宗旨,主要是测试面试者对Java语言的了解程度,而不是为了用弯弯绕绕的手段把面试者搞蒙。 如果你看过往期的问题,就会发现每一个都不简单。 这些试题模拟了认证考试中的一些难题。 而 “中级(intermediate)” 和 “高级(ad
Spring Boot 2.x基础教程:使用JdbcTemplate访问MySQL数据库
在第2章节中,我们介绍了如何通过Spring Boot来实现HTTP接口,以及围绕HTTP接口相关的单元测试、文档生成等实用技能。但是,这些内容还不足以帮助我们构建一个动态应用的服务端程序。不论我们是要做App、小程序、还是传统的Web站点,对于用户的信息、相关业务的内容,通常都需要对其进行存储,而不是像第2章节中那样,把用户信息存储在内存中(重启就丢了!)。 对于信息的存储,现在已经有非常非常多...
基于Python的人脸自动戴口罩系统
目录 1、项目背景 2、页面设计 3、器官识别 4、退出系统 1、项目背景 2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。 抢不到口罩,怎么办?作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示: 本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
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