使用BasicSR训练模型报错No module named 'augmentations'如何解决

问题描述 #

使用BasicSR框架开展模型训练时，程序无法识别augmentations模块触发报错，此前尝试安装augmentation、albumentation相关依赖包，问题仍未解决。

相关代码与报错信息 #

模块导入代码 #

import os.path
import random
import numpy as np
import cv2
import torch
import torch.utils.data as data
import data.util as util
import sys
sys.path.append('../codes/scripts')
sys.path.append('../codes/data')
import augmentations # 该行触发模块导入错误

模块调用代码 #

# 随机裁剪（优先降低计算开销，将图像调整至符合要求的尺寸）
if img_HR.shape[0] > HR_size or img_HR.shape[1] > HR_size:
    # 此处缩放比例取图像本身的尺寸比例，而非训练配置的缩放比例（适配动态缩放场景）
    scaleor = img_HR.shape[0]//img_LR.shape[0]
    img_HR, img_LR = augmentations.random_crop_pairs(img_HR, img_LR, HR_size, scaleor)

控制台报错信息 #

File "D:\basicsrtrainmodel\BasicSR\codes\data\LRHROTF_dataset.py", line 12, in <module>
    import augmentations
ModuleNotFoundError: No module named 'augmentations'

排查思路与可行解决方法 #

• 先明确核心认知：之前安装的augmentation、albumentations均为第三方公开数据增强库，和BasicSR项目内自定义的本地augmentations.py模块完全无关，安装这类第三方包无法解决本地模块导入失败的问题。
• 优先排查路径配置错误：
  1. 原有代码中写的相对路径可靠性极低：相对路径的解析基准是程序启动时的工作目录，而非当前py文件的存放目录，Windows环境下启动训练时如果工作目录和预期不一致，路径会直接失效。且原有路径写法本身存在逻辑问题：如果当前数据集文件存放在codes/data目录下，../codes/data实际指向的是codes/codes/data这一不存在的路径，必然找不到目标文件。
  2. 修复方案：将硬编码的相对路径替换为基于当前文件位置的绝对路径，替换原有sys.path追加的代码即可：

     # 放在import augmentations之前
     current_file_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
     sys.path.append(os.path.join(current_file_dir, '../scripts'))
     sys.path.append(current_file_dir)
     

• 其次检查本地文件是否存在：查看codes/data目录下是否存在augmentations.py文件，若文件缺失（拉取代码时漏传、误删、重命名都会导致该问题），将包含random_crop_pairs方法的augmentations脚本放入该目录即可。
• 更稳定的导入写法调整：如果确认文件存在、路径配置正确，可以直接替换裸导入语句为包内相对导入，不需要额外配置sys.path，将import augmentations修改为from . import augmentations即可，该写法会直接从当前数据集文件所在的目录下检索目标模块，不受工作目录变动影响。
• 验证技巧：如果上述操作后仍报错，可以在import augmentations前添加print(sys.path)，运行后查看打印的路径列表中是否包含augmentations.py所在的文件夹，若不存在则继续调整路径配置直到目标目录出现在路径列表中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者teste colab