[AI学习：SPIN -win-安装SPIN-工具过程 SPIN win 电脑安装=accoda 环境-第三篇：解决报错]

1-概述

（1）概述

上篇已经说了，最近学习AI，看到了SPIN这个工具，可以将图片转换位3D模型，我们继续来尝试，并且将问题记录。

前篇文章：[AI学习：SPIN -win-安装SPIN-工具过程 SPIN win 电脑安装=accoda 环境-第二篇：解决报错]

我们之前布置了环境，之后往后遇到很多问题，今天来继续操作。

（2）操作流程-解决问题

1-问题：ImportError: cannot import name ‘int’ from ‘numpy’

1)-问题原因

NumPy 版本太新 导致的兼容性问题。
早期的 smplx / chumpy 库在加载 .pkl 时会用到：

from numpy import bool, int, float, complex, object, unicode, str, nan, inf

2)-解决方式

尝试解决：直接安装兼容版本 NumPy

pip install numpy==1.23.5

之后在尝试

python demo_norender.py --checkpoint data/model_checkpoint.pt --img examples\front.jpg

如下图：这张截图显示出目前的 NumPy 降级操作 部分成功，但仍然版本不够低。
SPIN + SMPL + Chumpy 组合必须在 NumPy < 1.24 才能正常工作。

日志显示如下：

Successfully uninstalled numpy-2.0.2
Successfully installed numpy-1.26.4
ERROR: opencv-python 4.12.0.88 requires numpy<2.3.0,>=2; python_version >= "3.9"

说明还是太新了：

ImportError: cannot import name 'int' from 'numpy'

2-问题：ImportError: cannot import name ‘bool’ from ‘numpy’

1)-问题原因

chumpy/smplx 还在用 numpy.bool / numpy.int 这些旧别名，当前的 NumPy=1.26.4 已把它们删除了。

2)-解决方式

尝试解决：

pip uninstall -y numpy opencv-python opencv-contrib-python
pip install numpy==1.23.5 opencv-python==4.7.0.72

验证加载SMPL是否陈功

python - << "PY"
import os, sys
sys.path.insert(0, os.getcwd())
from models import SMPL
m = SMPL(model_path="data/smpl", gender="neutral")
print("✅ Loaded SMPL:", m.faces.shape)
PY

如下图：<class ‘numpy.ndarray’> (13776, 3)

<class 'numpy.ndarray'> (13776, 3)

也就是说明库安装成功了

3-问题：TypeError: hmr() missing 1 required positional argument: ‘smpl_mean_params’

1)-问题原因

SPIN 的 hmr() 函数定义在 models/hmr.py 文件里，函数原型是：

def hmr(smpl_mean_params):...

也就是说，它必须传入一个参数——smpl_mean_params 的路径。
这个路径告诉模型去哪里加载 SMPL 的平均姿态和形状参数（data/smpl_mean_params.npz）。

2)-解决方式

修改 demo_norender.py

找到你文件里这行（大约第 37 行）：

model = hmr().to(DEVICE).eval()

把它改成：

from constants import SMPL_MEAN_PARAMS
model = hmr(SMPL_MEAN_PARAMS).to(DEVICE).eval()

如果 constants.py 没有定义 SMPL_MEAN_PARAMS，就在它末尾加上一行：

SMPL_MEAN_PARAMS = 'data/smpl_mean_params.npz'

4-问题：TypeError: hmr() missing 1 required positional argument: ‘smpl_mean_params’

1)-问题原因

脚本已经能跑到构建 HMR 网络这一步了，报的两个错分别是：

AttributeError: ‘function’ object has no attribute ‘get_hmr’

TypeError: hmr() missing 1 required positional argument: ‘smpl_mean_params’

这两行把问题说得很清楚：导入方式不对 + 少了 smpl_mean_params 文件。

2)-解决方式

尝试和测试：

C:\Users\Admin\SPIN\constants.py

在文件末尾 添加这一行：

SMPL_MEAN_PARAMS = 'data/smpl_mean_params.npz'

保存后，确认在路径：

C:\Users\Admin\SPIN\data\

中间存在：

smpl_mean_params.npz

（3）操作流程-安装工具

1-运行脚本

如下图所示：这是SPIN 项目自带的 fetch_data.sh 脚本内容，它的作用是下载并准备运行 SPIN 所需的全部数据文件。

脚本整体作用：这是一个 Bash 脚本，用于自动下载 SPIN 的模型参数、预训练权重、初始拟合结果和 SMPL 相关数据。

这里挺尴尬的，其实中间很多工具后来发没有必要自己一个个下。

2-确认文件

如下图所示：现在这张图显示的文件结构说明，已经下载到了几乎 全部 SMPL 模型必要文件，只差一个文件：

文件名	说明	状态
model_checkpoint.pt	SPIN 预训练模型权重 ✅	✅ 已有
SMPL_FEMALE.pkl / SMPL_MALE.pkl / SMPL_NEUTRAL.pkl	SMPL三种体型模型 ✅	✅ 已有
smpl 文件夹	存放模型文件的目录	✅ 有
SMPL_python_v1.1.0.zip	官方SMPL Python SDK	✅ 可选，不影响demo
❌ 缺少 data/smpl_mean_params.npz	HMR初始化用的平均姿态参数	❌ 缺失

现在运行 demo_norender.py 报错的真正原因

TypeError: hmr() missing 1 required positional argument: ‘smpl_mean_params’

其实就是因为 SPIN 的 hmr() 需要读取的平均参数文件还没放进来。

3-下载问题

1)-问题原因

tarfile.ReadError: not a gzip file
gzip.BadGzipFile: Not a gzipped file (b'<!')

这里以为下载的是 data.tar.gz，但实际上保存下来的是 HTML/错误页面（开头是 <!），所以 tarfile 解不出来。

2)-解放方式

这里我们要下载一个win的工具>> wget工具.

4-下载wget工具

这张截图可以看到：已经把 wget.exe 成功放进了 C:\Windows\System32。这意味着：

现在在任意路径的命令行中都能直接使用 wget 命令，不需要再额外安装。
（它在 PATH 环境变量下全局可用。）

这里同时需要 下载git 工具 ，之后如下图所示，终于 成功地从官方服务器下载了真正的 data.tar.gz 文件。关键点：

• 返回 HTTP 200 OK ✅

• Content-Type 是 application/x-gzip ✅

• 文件大小约 14 MB (14960640 bytes) ✅

这就是 SPIN 官方完整数据包。

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SPIN 运行所需的全部关键文件已经齐全

文件/文件夹	作用	状态
smpl/	存放 SMPL 模型（含 Male/Female/Neutral pkl）	✅ 存在
SMPL_NEUTRAL.pkl	中性 SMPL 模型	✅
SMPL_MALE.pkl	男性 SMPL 模型	✅
SMPL_FEMALE.pkl	女性 SMPL 模型	✅
smpl_mean_params.npz	SMPL 参数均值文件（模型初始化必需）	✅
model_checkpoint.pt	预训练的 HMR/SPIN 模型权重	✅
data.tar.gz	原始下载压缩包，可保留以备份	✅
static_fits/, dataset_extras/	训练前对齐文件（非必须运行 demo，但属于完整数据）	✅
gmm_08.pkl、J_regressor_h36m.npy 等	HMR 的人体先验文件	✅
train.h5、vertex_texture.npy	SMPL 训练和纹理数据	✅

4-继续解问题

1-问题：model=hmr.hmr(SMPL_MEAN_PARAMS).to(DEVICE).eval()

1)-问题原因

这表示在文件 demo_norender.py 中，这一行：

model = hmr(SMPL_MEAN_PARAMS_PATH).to(DEVICE).eval()

或者

model = hmr.hmr(SMPL_MEAN_PARAMS).to(DEVICE).eval()

中，hmr 被识别成了一个 函数对象（function），而不是类（class）。

换句话说，Python 现在认为你导入的 hmr 是一个函数，而不是模型类。

2)-解决方式

打开文件：

C:\Users\Admin\SPIN\demo_norender.py

找到大约第 20~40 行的导入部分，修改为如下

from models.hmr import hmr  # ✅ 确保是这样导入的
from utils.imutils import preprocess_image
from utils.renderer import Renderer
from utils.smpl import SMPL
from utils.eval_utils import compute_similarity_transform
from utils.geometry import batch_rodrigues, perspective_projection
import constants

（4）总结

问题还是太多了，这也是最折磨人地方，准备再分开写吧。