OSError: Das Modell für „facebook/detr-resnet-101“ kann nicht geladen werden. ⇐ Python

[Guest]

Dieser Code wird zweimal gerendert
Ich erhalte die erwartete Ausgabe, werde sie aber noch einmal rendern, sodass ich dieses Mal diesen Betriebssystemfehler erhalte
wie ich ihn beheben kann Dieser Fehler?

Das Modell für „facebook/detr-resnet-101“ kann nicht geladen werden. Wenn Sie versucht haben, es von „https://huggingface.co/models“ zu laden, stellen Sie sicher, dass Sie kein lokales Verzeichnis mit demselben Namen haben. Stellen Sie andernfalls sicher, dass „facebook/detr-resnet-101“ der richtige Pfad zu einem Verzeichnis ist, das eine Datei mit den Namen pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt oder flax_model.msgpack enthält. ------> Fehler

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from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
import torch
from PIL import Image
import requests
try:
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# you can specify the revision tag if you don't want the timm dependency
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained("facebook/detr-resnet-101", revision="no_timm")
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-101", revision="no_timm")

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# convert outputs (bounding boxes and class logits) to COCO API
# let's only keep detections with score > 0.9
target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
results = processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes, threshold=0.9)[0]

for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
print(
f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
)
print("executed successfully")
except Exception as e:
print(f"{e}------> error")