大家好，又见面了，我是全栈君。
github 地址: https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
1.转化命令
python3 demo.py --config config/vox-256.yaml --driving_video workspace/input/model.mp4 --source_image workspace/input/WechatIMG103.png --checkpoint checkpoint/vox-adv-cpk.pth.tar --relative --adapt_scale --result_video workspace/output/result.mp42.ModuleNotFoundError: No module named matplotlib 问题解决方案
python3 -m pip install matplotlib 3.ImportError: No module named ‘yaml’
pip install pyyaml4.ModuleNotFoundError: No module named ‘tqdm’
pip install tqdm5.ModuleNotFoundError: No module named ‘imageio’
pip install imageio6.ModuleNotFoundError: No module named ‘skimage’
pip install scikit-image 7.ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609113824973.png)
![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450.jpg)
pip install torch #这个会报错 内存不够,然后被killed,导致安装失败
pip --no-cache-dir install torch # 不带缓存文件,这个有帮助的![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609114726364.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x4dzE4NDQ5MTI1MTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
8.升级pip
pip install --upgrade pip9.ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’
pip install -U scikit-learnpip list //这个会列出pip安装的所有东西10.ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
pip install pandas11.ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision’
pip install torchvision12.RuntimeError: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609151823994.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x4dzE4NDQ5MTI1MTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
Looks like a GPU driver problem. Maybe reboot your PC? Please check if
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" //我的返回falsereturns True.
13.pytorch安装后，验证GPU是否可用
>>> import torch
# 查看torch版本
>>> torch.__version__
'1.2.0'
>>> import torchvision
# 查看torchvision版本
>>> torchvision.__version__
'0.4.0'
# 查看gpu是否可用
>>> torch.cuda.is_available()
True
# 查看gpu是个数
>>> torch.cuda.device_count()
1
# 查看当前gpu
>>> torch.cuda.current_device()
0
# 查看gpu设备名称
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'GeForce GTX 1650'
1).进入官网https://pytorch.org/，找到适合自己的pytorch版本，我的选择版本（如第一张图），复制”Run this Command”的两条命令。
![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609154310297.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x4dzE4NDQ5MTI1MTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
2).输入刚才的命令进行安装（如第二张图）。
pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609154352857.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x4dzE4NDQ5MTI1MTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
3).进入python进行测试（如第三张图）
![python 图片图像转化视频[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210609154756109.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x4dzE4NDQ5MTI1MTQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
import torch
print(torch.__version__)
import torchvision
print(torchvision.__version__)
不报错就说明成功。
最后验证安装：
import torch
torch.cuda.is_available() //true 可用,false不可用.15.Pytorch错误：Torch not compiled with CUDA enabled
Pytorch和CUDA版本不兼容的问题上。问题的发现可以在终端中输入’python’命令，运行python后，输入
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())如果输出的结果是False，那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡。
16.如何验证是否正确安装了CUDA
nvcc -V //输出CUDA的版本信息（V要大写）17.安装CUDA
参考资料:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/1022
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/111532.html原文链接：https://javaforall.net
