我正在尝试在 PyCharm 中使用 KerasCV，即使我用另一个文件夹修复了最新版本的张量流。现在我的模型在与 Google Colab 完美配合时出现错误。当我尝试使用 keras cv 并将模型上传到我的计算机时，问题就出现了。
我使用 MacOS M1，操作系统版本是 macOS Ventura 13.4，我在我的项目中使用 Python 3.10 和 PyCharm venv，TensorFlow 版本是 2.13.0rc1
import time import keras_cv from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt model = keras_cv.models.StableDiffusion(img_width=512, img_height=512) images = model.text_to_image("photograph of an astronaut riding a horse", batch_size=3) def plot_images(images): plt.figure(figsize=(20, 20)) for i in range(len(images)): ax = plt.subplot(1, len(images), i + 1) plt.imshow(images[i]) plt.axis("off") print(plot_images(images))
根据您提供的信息，您在PyCharm中使用KerasCV时遇到了问题，并且模型在与Google Colab一起使用时正常工作。您还提到了在您的项目中使用了Python 3.10和PyCharm venv，并且TensorFlow版本为2.13.0rc1。以下是一些建议来解决您的问题：
TensorFlow版本不匹配：确保您在PyCharm中使用的TensorFlow版本与Google Colab中使用的版本相同。请注意，TensorFlow 2.13.0rc1并不是一个合法的版本号，因此可能会导致问题。尝试使用稳定的TensorFlow版本，例如2.7.0，以确保与KerasCV兼容。
安装KerasCV：在PyCharm中，通过确保KerasCV已正确安装来解决可能的导入错误。您可以使用以下命令在PyCharm的项目环境中安装最新版本的KerasCV：
pip install keras_cv
macOS M1兼容性：确保您的PyCharm和TensorFlow版本都与Apple Silicon（M1芯片）兼容。某些旧版本的PyCharm可能不完全适应M1芯片，因此请确保您正在使用最新版本的PyCharm。此外，检查您所使用的TensorFlow版本是否已针对M1芯片进行了优化。
检查依赖项：确保您的项目中的所有依赖项都已正确安装并具有相容的版本。您可以使用以下命令检查您的Python环境中安装的所有包及其版本：
pip list
确认KerasCV、TensorFlow和其他相关库的版本是否正确安装。
请注意，由于您提供的信息有限，我只能给出一般性的建议。如果问题仍然存在，请提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，以便更好地理解问题的本质并提供更准确的帮助。
