疑難排解

缺少 Python 二進位檔路徑

錯誤訊息：

ERROR: An error occurred during the fetch of repository 'local_execution_config_python':
  Traceback (most recent call last):
       File "/sandbox_path/external/org_tensorflow/third_party/py/python_configure.bzl", line 208
               get_python_bin(repository_ctx)
    ...
Repository command failed

通常表示 Bazel 找不到本機 Python 二進位檔。解題 請先找出 Python 二進位檔的位置，然後 --action_env PYTHON_BIN_PATH=<path to python binary> 傳送給 Bazel 指令。適用對象 例如，您可以改用 以下指令：

bazel build -c opt \
  --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
  --action_env PYTHON_BIN_PATH=$(which python3) \
  mediapipe/examples/desktop/hello_world

缺少必要的 Python 套件

錯誤訊息：

ImportError: No module named numpy
Is numpy installed?

通常表示系統未安裝特定 Python 套件。請使用 pip install 或 pip3 install，視您的 Python 二進位檔版本而定 安裝這些套件

無法擷取遠端依附元件存放區

錯誤訊息：

ERROR: An error occurred during the fetch of repository 'org_tensorflow':
   java.io.IOException: Error downloading [https://mirror.bazel.build/github.com/tensorflow/tensorflow/archive/77e9ffb9b2bfb1a4f7056e62d84039626923e328.tar.gz, https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/77e9ffb9b2bfb1a4f7056e62d84039626923e328.tar.gz] to /sandbox_path/external/org_tensorflow/77e9ffb9b2bfb1a4f7056e62d84039626923e328.tar.gz: Tried to reconnect at offset 9,944,151 but server didn't support it

or

WARNING: Download from https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/github.com/bazelbuild/rules_swift/releases/download/0.12.1/rules_swift.0.12.1.tar.gz failed: class java.net.ConnectException Connection timed out (Connection timed out)

通常表示 Bazel 無法下載必要的依附元件存放區 所需資料MedaiPipe 有多個依附元件存放區 由 Google 網站代管。在某些區域，您可能需要設定網路 Proxy 或是使用 VPN 來存取這些資源您可能也需要將 --host_jvm_args "-DsocksProxyHost=<ip address> -DsocksProxyPort=<port number>" 套用至 Bazel 指令詳情請見 這個 GitHub 問題 ，掌握更多詳細資訊。

如果您認為這不是網路問題， 部分資源可能暫時無法使用，請執行 bazel clean --expunge 並稍後再試。如果問題仍未解決，請透過下列工具提交 GitHub 問題： 詳細錯誤訊息

MediaPipe OpenCV 設定不正確

錯誤訊息：

error: undefined reference to 'cv::String::deallocate()'
error: undefined reference to 'cv::String::allocate(unsigned long)'
error: undefined reference to 'cv::VideoCapture::VideoCapture(cv::String const&)'
...
error: undefined reference to 'cv::putText(cv::InputOutputArray const&, cv::String const&, cv::Point, int, double, cv::Scalar, int, int, bool)'

通常表示 MediaPipe 未正確設定 OpenCV。請 查看「安裝 OpenCV 和 FFmpeg」中的 個區段 安裝，瞭解如何修改 MediaPipe 的 WORKSPACE 和 本機 opencv 的 linux_opencv/macos_opencv/windows_opencv.BUILD 檔案 程式庫這個 GitHub 問題 或許也會有幫助

Python pip 安裝失敗

錯誤訊息：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mediapipe
ERROR: No matching distribution found for mediapipe

執行 pip install mediapipe 之後，通常表示系統沒有合適的 MediaPipe Python。 請注意，MediaPipe Python PyPI 已正式支援 64 位元。 新版 Python 3.7 至 3.10，並搭載以下作業系統：

  • x86_64 Linux
  • x86_64 macOS 10.15 以上版本
  • amd64 Windows

如果作業系統目前支援且仍出現這個錯誤，請確定 Python 和 pip 二進位檔都適用於 Python 3.7 至 3.10。否則 請考慮按照下列步驟在本機建構 MediaPipe Python 套件： 如需操作說明，請參閱這篇文章。

Windows 上的 Python DLL 載入失敗

錯誤訊息：

ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found

通常表示本機 Windows 系統缺少 Visual C++ 可轉散發套件和/或 Visual C++ 執行階段 DLL。在這之前 請安裝 vc_redist.x64.exe 或是安裝「msvc-runtime」將 Python 套件

$ python -m pip install msvc-runtime

請注意，「msvc-runtime」Python 套件尚未發布或維護 由 Microsoft 提供。

找不到原生廣告方法

錯誤訊息：

java.lang.UnsatisfiedLinkError: No implementation found for void com.google.wick.Wick.nativeWick

通常表示所需的原生資料庫，例如 /libwickjni.so 並未 或未包含在應用程式的依附元件中，或是無法 。請注意，Java 要求每個原生資料庫都必須 使用 System.loadLibrary 函式明確載入。

找不到已註冊的計算機

錯誤訊息：

No registered object with name: OurNewCalculator; Unable to find Calculator "OurNewCalculator"

通常表示OurNewCalculator CalculatorGraphConfig，但 OurNewCalculator 的程式庫目標有 並未連結至應用程式二進位檔當 計算機圖表，必須同時將計算機新增為 自訂應用程式與應用程式

這個錯誤會在執行階段發生，因為計算機圖形會參考 按名稱含 CalculatorGraphConfig::Node:calculator 欄位的計算機。 當計算機的程式庫連結至應用程式二進位檔時， 系統會透過 使用 registration.h 程式庫的 REGISTER_CALCULATOR 巨集。請注意， REGISTER_CALCULATOR 可以註冊含有命名空間前置字元的計算機。 與 C++ 命名空間相同在這種情況下，計算機圖也必須使用 使用相同的命名空間

「記憶體不足」錯誤

記憶體耗盡會形成 執行 MediaPipe 圖表可能原因很多，例如：

  1. 圖形中的一些計算機功能無法趕上出現 從即時輸入串流 (例如攝影機) 擷取的封包。
  2. 有些計算機正在等候從未送達的封包。

以問題來說 (1)，您可能必須將舊的封包 處理較近期的封包如需提示，請參閱： How to process realtime input streams。

問題 (2) 可能是因為某個輸入串流缺少某些應用程式的封包 原因。裝置或計算機可能設定錯誤或產生封包 偶爾這會導致下游計算機等待許多 永遠不會送達的封包， 進而導致封包從 某些輸入串流MediaPipe 使用 「timestamp bounds」(時間戳記範圍)。如需提示，請參閱： How to process realtime input streams。

MediaPipe 設定 CalculatorGraphConfig::max_queue_size 可限制 藉由限制輸入資料流， 圖表。針對即時輸入串流，這是指輸入資料排入佇列的封包數量 串流通常應該是 0 或 1如果不是這樣，您可能會看到 以下警告訊息：

Resolved a deadlock by increasing max_queue_size of input stream

此外，您可以將「CalculatorGraphConfig::report_deadlock」設定設為原因 圖表執行失敗，並將死結顯示為錯誤，例如 max_queue_size 做為記憶體用量限制

圖表停止運作

許多應用程式都會呼叫 CalculatorGraph::CloseAllPacketSources 並 CalculatorGraph::WaitUntilDone 可結束或暫停 MediaPipe 的執行 圖表。這個步驟的目標是讓所有待處理計算機或封包 完成處理作業，然後關閉圖表。如果一切順利 達到 Timestamp::Done，而且每個計算機都會 觸及 CalculatorBase::Close，然後CalculatorGraph::WaitUntilDone 才能順利完成

部分計算機或串流無法達到狀態 Timestamp::Done 或 CalculatorBase::Close，接著CalculatorGraph::Cancel 方法的可 會呼叫 來終止圖表執行作業，不必等待所有待處理的計算機 要完成的封包和封包

輸出時間不均

有些即時 MediaPipe 圖表會產生一系列影片影格，方便觀眾 影片特效或影片診斷工具。有時候，MediaPipe 圖形會產生 例如在多個輸出影格中 從同一輸入影格叢集推斷。如果輸出內容 部分輸出影格會在產生時立即取代 導致使用者難以查看和評估結果 視覺效果在這種情況下，我們可以用下列方式改善輸出圖表： 以平均間隔即時顯示影格

MediaPipe 將時間戳記對應至即時點，藉此處理這個使用情境。 每個時間戳記都代表以微秒為單位的時間，且計算器 (例如 LiveClockSyncCalculator 可以將封包的輸出延遲至與其相符 時間戳記。這種計算機可調整輸出時間，以：

  1. 輸出之間的時間相當於時間戳記的
  2. 輸出結果會以最短的延遲時間產生。

輸入後方的計算機圖形延遲

對許多即時 MediaPipe 圖表來說，低延遲是目標。MediaPipe 支援「pipelined」以便開始處理 及早下載每個封包在正常情況下，最低延遲時間為 每個計算工具在「關鍵路徑」上花費的總時間連續的 計算機。MediaPipe 圖表的延遲時間可能不如理想 也是因為上述的 ANR 事件發生時間延遲 輸出時間不均。

如果圖表中的部分計算工具無法跟上即時輸入的速度 延遲時間也會持續增加 捨棄一些輸入封包建議的技巧是使用 MediaPipe 專門針對這類用途設計的計算機，例如 FlowLimiterCalculator，如 How to process realtime input streams。