File "F:\Anaconda3\envs\pytorch3d\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py", line 1555, in _run_ninja_build message += ": {}".format(error.output.decode()) # type: ignore UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbe in position 2571: invalid start byte帮我讲一下错误

时间: 2023-06-03 16:08:06 浏览: 657
在文件 "F:\Anaconda3\envs\pytorch3d\lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py" 的第 1555 行,运行 ninja 构建时出错,错误信息为: "{}".format(error.output.decode())。
相关问题

这是什么问题怎么解决 File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 23, in <module> from ._utils_internal import get_file_path, prepare_multiprocessing_environment, \

这个错误通常是由于安装的PyTorch版本与当前环境不兼容导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题: 1. 确保你已经安装了与你当前环境兼容的PyTorch版本。你可以通过在终端中运行`pip list`命令来查看已安装的PyTorch版本。 2. 如果你已经安装了正确版本的PyTorch,那么尝试重新安装它。在终端中运行`pip uninstall torch`命令来删除当前的PyTorch安装,然后再运行`pip install torch`命令重新安装PyTorch。 3. 检查你的环境变量设置是否正确。确保你的PYTHONPATH和LD_LIBRARY_PATH变量设置正确,以便正确加载PyTorch库。 如果以上步骤都没有解决问题,你可能需要重新配置你的环境或者使用其他方式安装PyTorch。

RuntimeError: Could not export Python function call 'F'. Remove calls to Python functions before export. Did you forget to add @script or @script_method annotation? If this is a nn.ModuleList, add it to __constants__: E:\bolang\yolov7-coupling\utils\activations.py(65): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\common.py(112): fuseforward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(744): forward_once E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(707): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(934): trace_module E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(733): trace E:\bolang\yolov7-coupling\utils\torch_utils.py(363): __init__ E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(39): detect E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(196): <module>

这个错误是由于在导出模型时出现了问题。错误信息中提到了一个名为'F'的 Python 函数调用,但没有添加 `@script` 或 `@script_method` 注释。如果这是一个 `nn.ModuleList`,请将其添加到 `__constants__` 中。请检查您的代码中与这些部分相关的部分,并确保按照 PyTorch 的导出要求进行操作。

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D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

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