Python &引用；Numpy不可用“；安装Py火炬XLA后

我刚刚开始在kaggle和Pytorch上使用TPU，并按如下方式安装它-

!pip3 install mkl

!curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/xla/master/contrib/scripts/env-setup.py -o pytorch-xla-env-setup.py

!python3 pytorch-xla-env-setup.py --version nightly --apt-packages libomp5 libopenblas-dev

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-abfcbbc939b0> in <module>
   1026                                  segmentation_Maps='/kaggle/input/pascal-voc/VOC2012/SegmentationClass/') 
   1027 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=5)
-> 1028 for _, data in enumerate(dataloader):
   1029     i = data['image']
   1030     gt = data['ground_truth']

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in __next__(self)
    519             if self._sampler_iter is None:
    520                 self._reset()
--> 521             data = self._next_data()
    522             self._num_yielded += 1
    523             if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _next_data(self)
    559     def _next_data(self):
    560         index = self._next_index()  # may raise StopIteration
--> 561         data = self._dataset_fetcher.fetch(index)  # may raise StopIteration
    562         if self._pin_memory:
    563             data = _utils.pin_memory.pin_memory(data)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py in fetch(self, possibly_batched_index)
     42     def fetch(self, possibly_batched_index):
     43         if self.auto_collation:
---> 44             data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
     45         else:
     46             data = self.dataset[possibly_batched_index]

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py in <listcomp>(.0)
     42     def fetch(self, possibly_batched_index):
     43         if self.auto_collation:
---> 44             data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
     45         else:
     46             data = self.dataset[possibly_batched_index]

<ipython-input-1-abfcbbc939b0> in __getitem__(self, item)
    939         print(mask.shape)
    940         image = Image.fromarray(np.uint8(image)).convert('RGB')
--> 941         mask = torch.from_numpy(np.uint8(mask))
    942 
    943         image = self.transforms(image)

RuntimeError: Numpy is not available

但是，在安装PyTrac XLA之后，我根本不能使用NUMPY。每当我调用像

np.uint8

这样的函数，或者甚至是像

torch.from\u NumPy

这样基于NumPy的函数时，我都会收到一个错误，其底线是-

NumPy不可用

。请注意，我可以进口Numpy。 整个堆栈跟踪如下所示-

!pip3 install mkl

!curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/xla/master/contrib/scripts/env-setup.py -o pytorch-xla-env-setup.py

!python3 pytorch-xla-env-setup.py --version nightly --apt-packages libomp5 libopenblas-dev

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-abfcbbc939b0> in <module>
   1026                                  segmentation_Maps='/kaggle/input/pascal-voc/VOC2012/SegmentationClass/') 
   1027 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=5)
-> 1028 for _, data in enumerate(dataloader):
   1029     i = data['image']
   1030     gt = data['ground_truth']

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in __next__(self)
    519             if self._sampler_iter is None:
    520                 self._reset()
--> 521             data = self._next_data()
    522             self._num_yielded += 1
    523             if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _next_data(self)
    559     def _next_data(self):
    560         index = self._next_index()  # may raise StopIteration
--> 561         data = self._dataset_fetcher.fetch(index)  # may raise StopIteration
    562         if self._pin_memory:
    563             data = _utils.pin_memory.pin_memory(data)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py in fetch(self, possibly_batched_index)
     42     def fetch(self, possibly_batched_index):
     43         if self.auto_collation:
---> 44             data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
     45         else:
     46             data = self.dataset[possibly_batched_index]

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py in <listcomp>(.0)
     42     def fetch(self, possibly_batched_index):
     43         if self.auto_collation:
---> 44             data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
     45         else:
     46             data = self.dataset[possibly_batched_index]

<ipython-input-1-abfcbbc939b0> in __getitem__(self, item)
    939         print(mask.shape)
    940         image = Image.fromarray(np.uint8(image)).convert('RGB')
--> 941         mask = torch.from_numpy(np.uint8(mask))
    942 
    943         image = self.transforms(image)

RuntimeError: Numpy is not available

运行时错误回溯（最近一次调用）
在里面
1026 segmentation_Maps='/kaggle/input/pascal voc/VOC2012/SegmentationClass/'）
1027数据加载器=数据加载器（数据集，批量大小=5）
->1028对于_，枚举中的数据（数据加载器）：
1029 i=数据['image']
1030 gt=数据[“基本事实”]
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in\uuuuuu next\uuuuu（self）
519如果自采样器为无：
520自复位（）
-->521数据=self.\u next\u data（）
522自身数量+=1
523如果self.\u dataset\u kind==\u DatasetKind.Iterable和\
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in_next_data（self）
559 def_下一个_数据（自身）：
560 index=self._next_index（）#可能会引发停止迭代
-->561 data=self._dataset_fetcher.fetch（index）#可能引发停止迭代
562如果自。\ U引脚\内存：
563数据=_utils.pin_内存。pin_内存（数据）
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data//u utils/fetch.py-in-fetch（self，可能是批处理索引）
42 def fetch（自身，可能是批处理索引）：
43如果自我自动排序：
--->44 data=[self.dataset[idx]用于可能的批处理索引中的idx]
45其他：
46 data=self.dataset[可能是批处理索引]
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data//u utils/fetch.py in（.0）
42 def fetch（自身，可能是批处理索引）：
43如果自我自动排序：
--->44 data=[self.dataset[idx]用于可能的批处理索引中的idx]
45其他：
46 data=self.dataset[可能是批处理索引]
在_u获取项目_;（自我，项目）
939打印（遮罩形状）
940 image=image.fromarray（np.uint8（image））.convert（'RGB'））
-->941掩模=火炬源（np.uint8（掩模））
942
943 image=self.transforms（图像）
运行时错误：Numpy不可用

我不知道发生了什么事。有人能帮忙吗
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