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GPEN conda环境激活失败？torch25环境问题排查

本镜像基于GPEN人像修复增强模型构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。

1. 镜像环境说明

主要依赖库：

• facexlib: 用于人脸检测与对齐
• basicsr: 基础超分框架支持
• opencv-python,numpy<2.0,datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1
• sortedcontainers,addict,yapf

2. 快速上手

2.1 激活环境

在使用GPEN进行推理或训练前，首先需要正确激活其对应的conda环境。标准命令如下：

conda activate torch25

然而，在实际使用过程中，部分用户反馈执行该命令时出现以下典型问题：

• CommandNotFoundError: No command 'conda' found
• EnvironmentNameNotFound: The environment 'torch25' does not exist
• Shell提示conda: command not found或无法识别torch25

这些问题会直接导致后续的推理脚本无法运行。下面我们逐一分析并提供解决方案。

2.1.1 Conda未初始化

如果系统提示conda: command not found，说明Conda尚未添加到当前Shell环境中。即使Miniconda/Anaconda已安装，也需要手动初始化。

解决方法：

检查是否已初始化Conda：

which conda

若无输出，则尝试重新初始化：

# 假设Conda安装路径为 /opt/conda /opt/conda/bin/conda init bash

然后退出终端并重新登录，或执行：

source ~/.bashrc

再次尝试激活环境：

conda activate torch25

注意：某些容器环境默认使用zsh而非bash，此时应使用：

conda init zsh source ~/.zshrc

2.1.2 环境不存在或名称错误

当提示The environment 'torch25' does not exist时，可能原因包括：

• 环境名称拼写错误
• Conda环境未正确创建或加载
• 文件系统损坏或挂载异常

排查步骤：

列出所有可用环境：

conda env list

或：

conda info --envs

正常情况下应看到类似输出：

base * /opt/conda torch25 /opt/conda/envs/torch25

如果没有torch25，说明环境未成功加载。可尝试重建环境（见第4节）。

2.1.3 PATH路径冲突或Shell配置异常

有时Conda虽已安装，但当前Shell未正确加载其路径。可通过以下命令验证：

echo $PATH | grep -o "/opt/conda[^:]*/bin"

若无输出，说明Conda路径未加入环境变量。

临时修复：

export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

永久修复：

将上述语句添加至~/.bashrc或~/.profile：

echo 'export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

2.2 模型推理 (Inference)

进入代码目录并使用预置脚本进行推理测试：

cd /root/GPEN

使用下面命令进行推理测试，可以通过命令行参数灵活指定输入图片。

# 场景 1：运行默认测试图 # 输出将保存为: output_Solvay_conference_1927.png python inference_gpen.py # 场景 2：修复自定义图片 # 输出将保存为: output_my_photo.jpg python inference_gpen.py --input ./my_photo.jpg # 场景 3：直接指定输出文件名 # 输出将保存为: custom_name.png python inference_gpen.py -i test.jpg -o custom_name.png

推理结果将自动保存在项目跟目录下，测试结果如下：

3. 已包含权重文件

为保证开箱即用及离线推理能力，镜像内已预下载以下模型权重（如果没有运行推理脚本会自动下载）：

• ModelScope 缓存路径：~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
• 包含内容：完整的预训练生成器、人脸检测器及对齐模型。

这些权重由ModelScope平台统一管理，首次调用推理脚本时会自动加载。如需手动验证是否存在，可执行：

ls ~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement

预期输出包含：

README.md configuration.json pytorch_model.bin ...

若目录为空或缺失，可手动触发下载：

from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks face_enhance = pipeline(Tasks.image_portrait_enhancement, 'iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement')

4. 常见问题与解决方案

4.1 环境重建方案

若torch25环境丢失或损坏，建议通过以下YAML文件重建：

# save as torch25_env.yml name: torch25 channels: - pytorch - nvidia - conda-forge - defaults dependencies: - python=3.11 - pytorch=2.5.0 - torchvision - torchaudio - cudatoolkit=12.4 - numpy<2.0 - opencv-python - addict - yapf - sortedcontainers - pip - pip: - facexlib - basicsr - datasets==2.21.0 - pyarrow==12.0.1

执行创建命令：

conda env create -f torch25_env.yml

激活环境：

conda activate torch25

4.2 Python包版本冲突

由于PyTorch 2.5要求numpy<2.0，而新版scikit-image等库可能强制升级numpy>=2.0，易引发兼容性问题。

推荐做法：

避免使用pip install --upgrade全局升级包。若必须安装新库，请先检查依赖：

pip check

如有冲突，建议在虚拟环境中隔离安装，或使用--no-deps参数手动控制依赖。

4.3 CUDA不可用或GPU识别失败

尽管镜像集成CUDA 12.4，但仍可能出现torch.cuda.is_available()返回False的情况。

排查流程：

import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.device_count())

常见原因及对策：

示例启动命令：

docker run --gpus all -it your-gpen-image bash

5. 参考资料

• 官方仓库：yangxy/GPEN
• 魔搭社区地址：iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement

6. 引用 (Citation)

@inproceedings{yang2021gpen, title={GAN-Prior Based Null-Space Learning for Consistent Super-Resolution}, author={Yang, Tao and Ren, Peiran and Xie, Xuansong and Zhang, Lei}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2021} }

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