hikopensource/DAVAR-Lab-OCR

OSError: no file with expected extension

GrayChan813 opened this issue · 8 comments

GrayChan813 commented

Traceback (most recent call last):
File "/home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA/lib/python3.7/site-packages/mmcv/utils/registry.py", line 52, in build_from_cfg
return obj_cls(**args)
File "/home/pengfan/DAVAR-Lab-OCR/davarocr/davarocr/davar_table/datasets/pipelines/gpma_data.py", line 50, in init
lib = ctl.load_library(lib_name, lib_dir)
File "/home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA/lib/python3.7/site-packages/numpy/ctypeslib.py", line 153, in load_library
raise OSError("no file with expected extension")
OSError: no file with expected extension

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "/home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA/lib/python3.7/site-packages/mmcv/utils/registry.py", line 52, in build_from_cfg
return obj_cls(**args)
File "/home/pengfan/DAVAR-Lab-OCR/davarocr/davarocr/davar_common/datasets/davar_custom.py", line 135, in init
self.pipeline = Compose(pipeline)
File "/home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA/lib/python3.7/site-packages/mmdet/datasets/pipelines/compose.py", line 22, in init
transform = build_from_cfg(transform, PIPELINES)
File "/home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA/lib/python3.7/site-packages/mmcv/utils/registry.py", line 55, in build_from_cfg
raise type(e)(f'{obj_cls.name}: {e}')
OSError: GPMADataGeneration: no file with expected extension

GrayChan813 commented

name: LGPMA
channels:

  • pytorch
  • defaults
    dependencies:
  • _libgcc_mutex=0.1=main
  • blas=1.0=mkl
  • ca-certificates=2021.10.26=h06a4308_2
  • certifi=2021.10.8=py37h06a4308_0
  • cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  • freetype=2.11.0=h70c0345_0
  • giflib=5.2.1=h7b6447c_0
  • intel-openmp=2021.4.0=h06a4308_3561
  • jpeg=9d=h7f8727e_0
  • lcms2=2.12=h3be6417_0
  • ld_impl_linux-64=2.35.1=h7274673_9
  • libffi=3.3=he6710b0_2
  • libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  • libpng=1.6.37=hbc83047_0
  • libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  • libtiff=4.2.0=h85742a9_0
  • libwebp=1.2.0=h89dd481_0
  • libwebp-base=1.2.0=h27cfd23_0
  • lz4-c=1.9.3=h295c915_1
  • mkl=2021.4.0=h06a4308_640
  • mkl-service=2.4.0=py37h7f8727e_0
  • mkl_fft=1.3.1=py37hd3c417c_0
  • mkl_random=1.2.2=py37h51133e4_0
  • ncurses=6.3=h7f8727e_2
  • ninja=1.10.2=py37hd09550d_3
  • olefile=0.46=py37_0
  • openssl=1.1.1l=h7f8727e_0
  • pip=21.2.2=py37h06a4308_0
  • python=3.7.11=h12debd9_0
  • pytorch=1.6.0=py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0
  • readline=8.1=h27cfd23_0
  • setuptools=58.0.4=py37h06a4308_0
  • six=1.16.0=pyhd3eb1b0_0
  • sqlite=3.36.0=hc218d9a_0
  • tk=8.6.11=h1ccaba5_0
  • torchvision=0.7.0=py37_cu101
  • wheel=0.37.0=pyhd3eb1b0_1
  • xz=5.2.5=h7b6447c_0
  • zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  • zstd=1.4.9=haebb681_0
  • pip:
    • addict==2.4.0
    • albumentations==0.3.2
    • apted==1.0.3
    • attrs==21.2.0
    • beautifulsoup4==4.10.0
    • bs4==0.0.1
    • charset-normalizer==2.0.7
    • click==8.0.3
    • coverage==6.1.2
    • cycler==0.11.0
    • cython==0.29.24
    • distance==0.1.3
    • editdistance==0.6.0
    • filelock==3.4.0
    • fonttools==4.28.2
    • huggingface-hub==0.1.2
    • idna==3.3
    • imagecorruptions==1.1.2
    • imageio==2.9.0
    • imgaug==0.3.0
    • importlib-metadata==4.8.2
    • iniconfig==1.1.1
    • joblib==1.1.0
    • jsonlines==2.0.0
    • kiwisolver==1.3.2
    • levenshtein==0.16.0
    • lmdb==1.2.1
    • lxml==4.6.4
    • matplotlib==3.5.0
    • mmcv-full==1.3.4
    • mmdet==2.11.0
    • mmlvis==10.5.3
    • mmpycocotools==12.0.3
    • networkx==2.6.3
    • nltk==3.6.5
    • numpy==1.20.0
    • onnx==1.10.2
    • opencv-python==4.5.4.60
    • opencv-python-headless==4.5.4.60
    • packaging==21.3
    • pillow==6.2.2
    • pluggy==1.0.0
    • polygon3==3.0.9.1
    • prettytable==2.4.0
    • protobuf==3.19.1
    • py==1.11.0
    • pyclipper==1.3.0
    • pyparsing==3.0.6
    • pytest==6.2.5
    • pytest-cov==3.0.0
    • pytest-runner==5.3.1
    • python-dateutil==2.8.2
    • pywavelets==1.2.0
    • pyyaml==6.0
    • rapidfuzz==1.8.3
    • regex==2021.11.10
    • requests==2.26.0
    • sacremoses==0.0.46
    • scikit-image==0.18.3
    • scikit-learn==1.0.1
    • scipy==1.7.2
    • seqeval==1.2.2
    • setuptools-scm==6.3.2
    • shapely==1.8.0
    • sharedarray==3.2.1
    • sklearn==0.0
    • soupsieve==2.3.1
    • terminaltables==3.1.0
    • threadpoolctl==3.0.0
    • tifffile==2021.11.2
    • tokenizers==0.10.3
    • toml==0.10.2
    • tomli==1.2.2
    • tqdm==4.62.3
    • transformers==4.12.5
    • typing-extensions==4.0.0
    • urllib3==1.26.7
    • warpctc-pytorch==0.1
    • wcwidth==0.2.5
    • yapf==0.31.0
    • zipp==3.6.0
      prefix: /home/pengfan/anaconda3/envs/LGPMA
GrayChan813 commented

您好：

    仔细拜读了贵机构的文章，觉得你们的工作非常有意义，感谢你们对这个项目的开源。
    最近我也在研究关于表格识别方向的内容，在运行LGPMA训练的demo时遇到了上述的错误。查阅了github上相关的issues，我去查看了相应的lib里面确实没有.so的文件。重新运行setup.sh也并没有.so文件的生成，想向您请教一下应该怎么解决这个问题呢？

感谢！

qiaoliang6 commented

您好：

    仔细拜读了贵机构的文章，觉得你们的工作非常有意义，感谢你们对这个项目的开源。
    最近我也在研究关于表格识别方向的内容，在运行LGPMA训练的demo时遇到了上述的错误。查阅了github上相关的issues，我去查看了相应的lib里面确实没有.so的文件。重新运行setup.sh也并没有.so文件的生成，想向您请教一下应该怎么解决这个问题呢？

感谢！

是否是执行setup.sh路径的问题导致。
生成相关.so文件的命令位于Davar-Lab-OCR/davarocr/setup.sh L17:

g++ -shared -o ./davarocr/davar_table/datasets/pipelines/lib/gpma_data.so -fPIC ./davarocr/davar_table/datasets/pipelines/lib/gpma_data.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`

可以命令行单独执行一下该命令，看是否可以正常编译。

GrayChan813 commented

感谢你的耐心解答！问题已经解决了！期待您们更好的工作！

SdwHorizon commented

感谢你的耐心解答！问题已经解决了！期待您们更好的工作！

你好，问题是怎么解决的？我也遇到同样的问题

GrayChan813 commented

感谢你的耐心解答！问题已经解决了！期待您们更好的工作！

你好，问题是怎么解决的？我也遇到同样的问题

在Davar-Lab-OCR/davarocr路径下面还有一个setup.sh文件，需要对这个文件执行bash setup.sh命令

SdwHorizon commented

感谢你的耐心解答！问题已经解决了！期待您们更好的工作！

你好，问题是怎么解决的？我也遇到同样的问题

在Davar-Lab-OCR/davarocr路径下面还有一个setup.sh文件，需要对这个文件执行bash setup.sh命令

感谢您的回复！现在的代码中 Davar-Lab-OCR/davarocr 路径下没有 setup.sh 文件。方便发我下吗？非常感谢！
image

Athena233 commented

感谢你的耐心解答！问题已经解决了！期待您们更好的工作！

你好，问题是怎么解决的？我也遇到同样的问题

在Davar-Lab-OCR/davarocr路径下面还有一个setup.sh文件，需要对这个文件执行bash setup.sh命令

感谢您的回复！现在的代码中 Davar-Lab-OCR/davarocr 路径下没有 setup.sh 文件。方便发我下吗？非常感谢！ image

请问你解决了吗，我也没找到呢