Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

`import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP`

Aberta
#1,859 0 comentários 1 reação 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
30/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, python

Direção de pesquisa

Comece com segment/train.py e sua importação de segment.val, depois siga segment/val.py até models/common.py, onde cv2 é importado. Reproduza a execução de ScriptRunConfig no ambiente Azure ML relatado e determine se a falha de importação restante é causada pelo caminho ausente do pacote segment ou por libGL.so.1; está concluído quando o treinamento inicia sem nenhum dos dois tracebacks.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

I get next errors on my run:
run_config = ScriptRunConfig( source_directory=".",#Path(script_path).parent, script="./segment/train.py", #Path(script_path).name, arguments=script_args, compute_target=compute_target, environment=env, )
although my directory structure looks oké. I am not a super Python person:
import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP
or do I miss a package in the requirements.txt. But cv2 is in it:

`# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.6.0
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
protobuf<=3.21.6

Logging -------------------------------------

tensorboard>=2.4.1

wandb

clearml

Plotting ------------------------------------

pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

#Tracking .....................................
filterpy
scikit-image

Export --------------------------------------

coremltools>=5.2 # CoreML export

onnx>=1.9.0 # ONNX export

onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier

nvidia-pyindex # TensorRT export

nvidia-tensorrt # TensorRT export

scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization

tensorflow>=2.4.1 # TFLite export (or tensorflow-cpu, tensorflow-aarch64)

tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export

openvino-dev # OpenVINO export

Extras --------------------------------------

ipython # interactive notebook
psutil # system utilization
thop>=0.1.1 # FLOPs computation
#albumentations>=1.0.3

pycocotools>=2.0 # COCO mAP

roboflow`

Or do I miss a working directory?

image
image

Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 44, in
import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP
ModuleNotFoundError: No module named 'segment'

Traceback (most recent call last):
File "segment/train.py", line 44, in
import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP
File "/mnt/azureml/cr/j/038732ec4736416c9d3985f32d11572c/exe/wd/segment/val.py", line 41, in
from models.common import DetectMultiBackend
File "/mnt/azureml/cr/j/038732ec4736416c9d3985f32d11572c/exe/wd/models/common.py", line 14, in
import cv2
File "/azureml-envs/azureml_37b427d4607dba96894af18d84031ec3/lib/python3.8/site-packages/cv2/init.py", line 181, in
bootstrap()
File "/azureml-envs/azureml_37b427d4607dba96894af18d84031ec3/lib/python3.8/site-packages/cv2/init.py", line 153, in bootstrap
native_module = importlib.import_module("cv2")
File "/azureml-envs/azureml_37b427d4607dba96894af18d84031ec3/lib/python3.8/importlib/init.py", line 127, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de Azure/MachineLearningNotebooks

Todas as issues de Azure/MachineLearningNotebooks

Issues semelhantes

Mais issues de Cloud

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.