import gradio as gr from openai import OpenAI from utils.utils import send_qwenvl, mathml2latex client = OpenAI( api_key="sk-86ec70f3845c46dd937f9827f9572b81", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # Send Qwen2.5-72B-vl def submit_qwenvl(stem, analysis, score, student_answer, model): stem = mathml2latex(stem) analysis = mathml2latex(analysis) scoring = send_qwenvl(client, analysis, score, student_answer, model, stem) # Determine word problem return [stem, analysis, scoring] # Clean up input and output def clean(): return [None, None, None, None, None, 'qwen2.5-vl-72b-instruct'] type_chioes = ['llm', '多模态'] def update_dropdown(choice): if choice == 'llm': return [ ('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-32b-instruct'), ('14b', 'qwen2.5-14b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-3b-instruct'), ('1.5b', 'qwen2.5-1.5b-instruct'), ('0.5b', 'qwen2.5-0.5b-instruct') ] else: return [ ('72b', 'qwen2.5-vl-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-vl-32b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-vl-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-vl-3b-instruct') ] with gr.Blocks(title="测学练") as demo: gr.Markdown("<center><h1>测学练</h1></center>") with gr.Row(): # input with gr.Column(): with gr.Row(): type_choice = gr.Dropdown(label='类型', choices=type_chioes) model_choice = gr.Dropdown(label='模型') stem_input = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_input = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) score = gr.Slider(label="分值", minimum=1, maximum=50, step=1) student_answer = gr.Textbox(label="学生作答", lines=5) with gr.Row(): submit_btn = gr.Button(value="提交") clean_btn = gr.Button(value="清除") # output with gr.Column(): stem_output = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_output = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) scoring_output = gr.Text(label="评分结果") gr.on(triggers=[type_choice.change], fn=update_dropdown, inputs=type_choice, outputs=model_choice) submit_btn.click(fn=submit_qwenvl, inputs=[stem_input, analysis_input, score, student_answer, model_choice], outputs=[stem_output, analysis_output, scoring_output]) clean_btn.click(fn=clean, inputs=None, outputs=[stem_input, analysis_input, scoring_output, score, student_answer, model_choice]) demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False )

时间: 2025-04-07 08:13:55 浏览: 160
<think>好的，我现在需要帮助用户理解他们提供的Gradio代码。首先，我会先通读整个代码，了解其结构和各个部分的功能。代码的主要目的是创建一个名为“测学练”的Web应用，用于评分学生答案，可能用于教育或测试场景。 首先，用户导入了必要的库：gradio和openai，还有一些自定义的工具函数，比如send_qwenvl和mathml2latex。这提示应用可能涉及到与OpenAI的API交互，特别是Qwen模型的不同版本，包括视觉语言模型（VL）。接下来，初始化了OpenAI客户端，但注意到base_url指向阿里云的地址，这可能说明使用的是定制或特定部署的模型服务。 然后，定义了一个submit_qwenvl函数，负责处理题干、标准答案、分数和学生答案，通过调用send_qwenvl函数来获取评分结果。这里用到了mathml2latex转换，可能用户输入的是MathML格式，需要转为LaTeX以便模型处理。 接下来是clean函数，用于清除输入输出内容。然后是update_dropdown函数，根据用户选择的类型（llm或多模态）更新模型下拉菜单的选项。这显示了界面允许用户选择不同的模型版本，可能根据任务需求选择适合的模型大小。 在Gradio的界面构建部分，使用了gr.Blocks来创建布局，包含输入和输出两个列。输入部分有类型选择、模型选择、题干、标准答案、分数滑块、学生作答输入框以及提交和清除按钮。输出部分显示处理后的题干、标准答案和评分结果。 事件处理部分，type_choice的变化触发update_dropdown，更新模型选项。提交按钮触发submit_qwenvl函数，清除按钮则调用clean函数。最后，应用启动在本地服务器的7860端口。 接下来，我需要将这些分析转化为用户容易理解的中文解释，分步骤说明各部分的功能，以及整个应用的工作流程。需要注意的是，用户可能对Gradio和OpenAI API的使用不太熟悉，所以需要用简洁的语言说明，同时保持结构清晰。 另外，需要检查是否有潜在的问题或改进点，比如API密钥硬编码在代码中，存在安全风险，应该提醒用户注意；或者模型版本的选择是否合理等。不过根据用户的问题，主要是介绍代码，可能不需要深入讨论这些，但如果有明显的问题，可以提及。 最后，确保回答符合用户要求的格式，特别是数学表达式使用$...$，但当前代码中似乎没有涉及数学内容，可能在send_qwenvl或mathml2latex中处理，但用户提供的代码中没有这部分细节。因此，在解释时不需要特别处理数学公式，除非在题干或答案中有涉及，但用户提供的示例代码中没有明显数学内容，所以可能不需要使用LaTeX格式。 总结回答的结构：先整体介绍应用用途，然后分解代码各部分的功能，包括导入库、OpenAI客户端设置、核心函数、界面布局、事件绑定，最后总结应用的工作流程和潜在注意事项。</think>这是一个基于Gradio构建的AI评分系统，主要用于处理数学类题目的自动评分。我分模块帮你解析代码结构和工作原理： $$\text{系统架构图：} \quad \text{用户界面} \rightarrow \text{处理逻辑} \rightarrow \text{Qwen大模型API}$$ 一、核心功能模块 1. **模型对接层**： - 使用阿里云部署的Qwen2.5系列大模型 - 支持两种类型模型： - 纯文本模型(`llm`)：7种参数量可选(0.5B-72B) - 多模态模型(`vl`)：4种参数量可选(3B-72B) - API密钥硬编码存在安全隐患(生产环境建议使用环境变量) 2. **数据处理流程**： ```mermaid graph TD A[用户输入题干] --> B[MathML转LaTeX] C[标准答案] --> B D[学生作答] --> E[模型评分] B --> E E --> F[返回评分结果] ``` 二、界面设计解析 $$\begin{cases} \text{输入侧} & \text{输出侧} \\ \hline • \text{题型选择下拉菜单} & • \text{标准题干展示} \\ • \text{动态模型选择器} & • \text{格式化答案展示} \\ • \text{滑动评分区间(1-50分)} & • \text{最终评分结果} \\ • \text{清除/提交按钮组} & \end{cases}$$ 三、关键技术点 1. **动态组件更新**： - 当用户切换`llm`/`多模态`类型时，使用`update_dropdown`函数实时更新可用模型列表 - 示例代码片段： ```python def update_dropdown(choice): return [ ('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'), ... # 动态生成模型选项 ] ``` 2. **数学公式处理**： - 内置`mathml2latex`转换器，支持将MathML格式转换为LaTeX - 确保模型接收标准数学表达式，如：$x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}$ 四、系统运行方式 1. 本地启动命令： ```bash python app.py ``` 2. 访问地址： - 本地访问：http://localhost:7860 - 局域网访问：http://[服务器IP]:7860 五、改进建议 1. 安全性优化：建议通过环境变量注入API密钥 2. 错误处理：增加异常捕获机制，特别是API调用失败时的回退策略 3. 历史记录：添加评分记录存储功能，便于后续分析 这个系统适合教育机构用于： $$自动化批改 \propto \frac{\text{模型精度} \times \text{题目复杂度}}{\text{响应时间}}$$
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import os import numpy as np import torch from PIL import Image from facenet import Facenet # 导入 Facenet 类 from utils.utils import resize_image, preprocess_input # 导入必要的工具函数 class FaceBank: def __init__(self, facebank_dir='facebank'): """ 初始化人脸数据库 :param facebank_dir: 人脸数据库存储路径 """ self.facebank_dir = facebank_dir self.facebank = {} # 人脸数据库，key 为文件名，value 为特征向量 self.model = Facenet() # 加载 FaceNet 模型 self.next_id = 0 # 人脸数据库中的下一个 ID # 如果 facebank 文件夹不存在，则创建 if not os.path.exists(self.facebank_dir): os.makedirs(self.facebank_dir) # 加载已有的人脸数据库 self.load_facebank() def load_facebank(self): """ 加载已有的人脸数据库 """ for filename in os.listdir(self.facebank_dir): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'): face_path = os.path.join(self.facebank_dir, filename) face_image = Image.open(face_path) face_feature = self.get_embedding(face_image) # 获取人脸特征向量 self.facebank[filename] = face_feature self.next_id = max(self.next_id, int(filename.split('.')[0]) + 1) def get_embedding(self, image): """ 获取人脸图像的特征向量 :param image: 人脸图像 (PIL.Image) :return: 特征向量 (numpy.ndarray) """ # 使用 Facenet 的 detect_image 方法获取特征向量 with torch.no_grad(): # 调整图像大小并预处理 image = resize_image(image, [self.model.input_shape[1], self.model.input_shape[0]], letterbox_image=self.model.letterbox_image) photo = torch.from_numpy(np.expand_dims(np.transpose(preprocess_input(np.array(image, np.float32)), (2, 0, 1)), 0)) if self.model.cuda: photo = photo.cuda() output = self.model.net(photo).cpu().numpy() return output def add_to_facebank(self, image): """ 将人脸图像加入数据库 :param image: 人脸图像 (PIL.Image

用户提到的引用[2]里涉及Retinaface和Gradio界面，可能用户已经熟悉这些工具，所以代码示例可以基于这些库。 需要确保代码中的路径处理正确，比如数据库路径的创建。特征向量的归一化也很重要，因为Facenet的输出...

File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio/routes.py", line 615, in api_info api_info = utils.safe_deepcopy(app.get_blocks().get_api_info()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 3019, in get_api_info python_type = client_utils.json_schema_to_python_type(info) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 931, in json_schema_to_python_type type_ = _json_schema_to_python_type(schema, schema.get("$defs")) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 976, in _json_schema_to_python_type elements = _json_schema_to_python_type(items, defs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 946, in _json_schema_to_python_type return _json_schema_to_python_type(defs[schema["$ref"].split("/")[-1]], defs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 985, in _json_schema_to_python_type des = [ ^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 986, in f"{n}: {_json_schema_to_python_type(v, defs)}{get_desc(v)}" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 998, in _json_schema_to_python_type desc = " | ".join([_json_schema_to_python_type(i, defs) for i in schema[type_]]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/envs/llama_factory/lib/python3.11/site-packages/gradio_client/utils.py", line 998, in desc = " | ".join([_json_schema

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from ultralytics import YOLO import gradio as gr import cv2 # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 可替换为本地模型路径 def predict_image(img): """图像预测处理函数""" # 执行推理 results = model.predict(img) # 提取带标注的图像（OpenCV BGR转RGB） plotted = results[0].plot()[:, :, ::-1] # 提取检测结果数据 detections = [] for box in results[0].boxes: class_id = int(box.cls) conf = float(box.conf) label = f"{model.names[class_id]} {conf:.2f}" detections.append(label) return plotted, "\n".join(detections) # 创建Gradio界面 interface = gr.Interface( fn=predict_image, inputs=gr.Image(label="输入图像"), outputs=[ gr.Image(label="检测结果"), gr.Textbox(label="检测明细") ], examples=["bus.jpg", "zidane.jpg"], # 示例图片路径 title="YOLOv8目标检测演示", description="上传图片查看YOLOv8的实时检测效果" ) # 启动服务（本地访问：http://localhost:7860） interface.launch(share=True) # share=True生成临时公网链接，详细介绍以上代码

import gradio as gr # 网页界面库 import cv2 # OpenCV图像处理 2. **模型加载** python model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载官方预训练模型 # 可替换为自定义模型路径如："runs/detect/train/weights/best....

运行以下代码时：import os import gradio as gr import requests from PyPDF2 import PdfReader import docx from docx import Document from datetime import datetime from typing import Union, Dict import ollama # --------------------- 文档解析模块 --------------------- def parse_folder(folder_path: str) -> str: """解析文件夹内所有支持的文档""" supported_ext = ['.pdf', '.docx', '.txt'] all_text = [] for root, _, files in os.walk(folder_path): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower() try: if ext == '.pdf': reader = PdfReader(file_path) text = "\n".join([page.extract_text() for page in reader.pages]) elif ext == '.docx': doc = docx.Document(file_path) text = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs]) elif ext == '.txt': with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() else: continue all_text.append(f"【文档：{file}】\n{text}\n\n") except Exception as e: print(f"解析 {file_path} 失败: {str(e)}") return "\n".join(all_text)[:10000] # 限制总文本长度 # --------------------- 模型调用模块 --------------------- def analyze_with_deepseek(text: str) -> str: """调用本地Ollama服务进行分析""" prompt = f""" 请根据以下文档生成结构化的市场分析报告： {text[:3000]} """ try: response = ollama.generate( json={ "model": "deepseek-coder:6.7b", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream": False, "options": { "temperature": 0.3, "max_tokens": 2000 } }, timeout=60 ) response.raise_for_status() return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

from PyPDF2 import PdfReader def parse_pdf(file_path): try: text = "" with open(file_path, "rb") as file: reader = PdfReader(file) for page in reader.pages: text += page.extract_text() return ...

File "D:\soft\Python312\Lib\site-packages\gradio\queueing.py", line 536, in process_events response = await route_utils.call_process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

from PIL import Image img = Image.new('RGB', (width, height)) # 正确写法 # img = Image(tool='brush') # 错误示范 --- #### 4. **缺少必要组件或编译产物丢失** 最后一种常见情形涉及到本地开发环境中...

这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

import gradio as gr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 定义CrossAttention模块的网络结构及参数： python # 在上述代码之前添加 from torch import nn from einops import rearrange...

import gradio as gr ModuleNotFoundError: No module named 'gradio'

您提到的错误提示ModuleNotFoundError: No module named '... print(gradio.__version__)来验证是否是最新版本。 如果以上步骤仍无法解决，可能是gradio的依赖包缺失，您可能需要检查项目的其他依赖项是否都已安装。

DeprecationWarning: concurrency_count has been deprecated. Set the concurrency_limit directly on event listeners e.g. btn.click(fn, ..., concurrency_limit=10) or gr.Interface(concurrency_limit=10). If necessary, the total number of workers can be configur

import gradio as gr def predict(input_text): # 模拟耗时操作 import time time.sleep(2) return input_text.upper() interface = gr.Interface( fn=predict, inputs="text", outputs="text", ...

解释一下命令： demo.queue(concurrency_count=1, max_size=10).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=37906)

import gradio as gr def greet(name): return f"Hello {name}!" demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text") # 启动带排队功能的服务，并自定义相关参数 demo.queue( concurrency_count=5,...

To create a public link, set share=True in launch(). Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.715 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.715 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:183: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format. warnings.warn(warning.format(data.dtype)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1392, in process_api data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1326, in postprocess_data prediction_value = block.postprocess(prediction_value) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\app.py", line 41, in audio_postprocess return gr.processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data['name']) AttributeError: module 'gradio.processing_utils' has no attribute 'encode_url_or_file_to_base64'

这个错误是由于 gradio.processing_utils 模块中没有 encode_url_or_file_to_base64 属性导致的。这可能是由于 gradio 库的版本问题引起的。 为了解决这个问题，您可以尝试更新 gradio 库到最新版本。可以使用...

import json from openai import OpenAI # 配置RAGFlow API model="deepseek-chat" client = OpenAI(api_key="ragflow-M4NTE0ZWFjMDJlYzExZjBhMTNmMDI0Mm", base_url=f"http://localhost/api/v1/chats_openai/b2fe0b60146e11f0a16f0242ac120002") completion = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手"}, {"role": "user", "content": "你是谁？"}, ], stream=True )这是我在本地写好的代码，有什么问题

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url='http://localhost:8080/v1/', # 修正端口 api_key='your_ragflow_api_key_here' # 有效密钥 ) chat_completion = client.chat.completions.create( ...

yolov12源代码自带的app.py为什么运行不了：ERROR: Exception in ASGI application Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\uvicorn\protocols\http\h11_impl.py", line 403, in run_asgi result = await app( # type: ignore[func-returns-value] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\uvicorn\middleware\proxy_headers.py", line 60, in __call__ return await self.app(scope, receive, send) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\fastapi\applications.py", line 1054, in __call__ await super().__call__(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\applications.py", line 112, in __call__ await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 187, in __call__ raise exc File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 165, in __call__ await self.app(scope, receive, _send) File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\route_utils.py", line 761, in __call__ await self.app(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\middleware\exceptions.py", line 62, in __call__ await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 42, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\routing.py", line 714, in __call__ await self.middleware_stack(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\routing.py", line 734, in app await route.handle(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\routing.py", line 288, in handle await self.app(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\routing.py", line 76, in app await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app raise exc File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 42, in wrapped_app await app(scope, receive, sender) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\routing.py", line 73, in app response = await f(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\fastapi\routing.py", line 301, in app raw_response = await run_endpoint_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\fastapi\routing.py", line 214, in run_endpoint_function return await run_in_threadpool(dependant.call, **values) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\concurrency.py", line 37, in run_in_threadpool return await anyio.to_thread.run_sync(func) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File 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"C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\fastapi\routing.py", line 301, in app raw_response = await run_endpoint_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\fastapi\routing.py", line 214, in run_endpoint_function return await run_in_threadpool(dependant.call, **values) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\starlette\concurrency.py", line 37, in run_in_threadpool return await anyio.to_thread.run_sync(func) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 967, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\routes.py", line 431, in main gradio_api_info = api_info(False) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\routes.py", line 460, in api_info app.api_info = app.get_blocks().get_api_info() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2852, in get_api_info python_type = client_utils.json_schema_to_python_type(info) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 893, in json_schema_to_python_type type_ = _json_schema_to_python_type(schema, schema.get("$defs")) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 947, in _json_schema_to_python_type des = [ ^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 948, in f"{n}: {_json_schema_to_python_type(v, defs)}{get_desc(v)}" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 955, in _json_schema_to_python_type f"str, {_json_schema_to_python_type(schema['additionalProperties'], defs)}" ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 901, in _json_schema_to_python_type type_ = get_type(schema) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio_client\utils.py", line 863, in get_type if "const" in schema: ^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: argument of type 'bool' is not iterable Traceback (most recent call last): File "G:\yfwh\yolov12-main\app.py", line 165, in <module> gradio_app.launch() File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2465, in launch raise ValueError( ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True or check your proxy settings to allow access to localhost. Exception in thread Thread-5 (_do_normal_analytics_request): Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 101, in map_httpcore_exceptions yield File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 250, in handle_request resp = self._pool.handle_request(req) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_sync\connection_pool.py", line 256, in handle_request raise exc from None File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_sync\connection_pool.py", line 236, in handle_request response = connection.handle_request( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_sync\connection.py", line 101, in handle_request raise exc File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_sync\connection.py", line 78, in handle_request stream = self._connect(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_sync\connection.py", line 156, in _connect stream = stream.start_tls(**kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_backends\sync.py", line 154, in start_tls with map_exceptions(exc_map): File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\contextlib.py", line 158, in __exit__ self.gen.throw(typ, value, traceback) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpcore\_exceptions.py", line 14, in map_exceptions raise to_exc(exc) from exc httpcore.ConnectTimeout: _ssl.c:989: The handshake operation timed out The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\threading.py", line 1045, in _bootstrap_inner self.run() File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\threading.py", line 982, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\analytics.py", line 70, in _do_normal_analytics_request data["ip_address"] = get_local_ip_address() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\gradio\analytics.py", line 131, in get_local_ip_address ip_address = httpx.get( ^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_api.py", line 195, in get return request( ^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_api.py", line 109, in request return client.request( ^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_client.py", line 825, in request return self.send(request, auth=auth, follow_redirects=follow_redirects) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_client.py", line 914, in send response = self._send_handling_auth( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_client.py", line 942, in _send_handling_auth response = self._send_handling_redirects( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_client.py", line 979, in _send_handling_redirects response = self._send_single_request(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_client.py", line 1014, in _send_single_request response = transport.handle_request(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 249, in handle_request with map_httpcore_exceptions(): File "C:\Users\yanfwh\.conda\envs\yolov12\Lib\contextlib.py", line 158, in __exit__ self.gen.throw(typ, value, traceback) File "C:\Users\yanfwh\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 118, in map_httpcore_exceptions raise mapped_exc(message) from exc httpx.ConnectTimeout: _ssl.c:989: The handshake operation timed out

我们正在处理两个主要错误：1.TypeError:'bool'objectisnotiterable和2.httpxConnectTimeout。这两个错误发生在运行YOLOv12源代码中的app.py时。下面我们分别分析并提供解决方案。###错误1:TypeError:'bool'...

line 8、在<module> import gradio as gr ModuleNotFoundError: No module named 'gradio'

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