Traceback (most recent call last): File "train.py", line 28, in <module> from dataset import CUDAPrefetcher, ImageDataset File "F:\rcj\ResNet-PyTorch\dataset.py", line 27, in <module> import imgproc File "F:\rcj\ResNet-PyTorch\imgproc.py", line 89, in <module> images: ndarray | Tensor | list[ndarray] | list[Tensor], TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'type' and 'torch._C._TensorMeta'

时间: 2024-04-09 22:30:27 浏览: 136
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linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理

star5星 · 资源好评率100%
这个错误是由于在 "imgproc.py" 文件中的第 89 行引发的。根据错误信息，看起来是使用了不支持的操作符 "|"，其中一个操作数的类型是 'type' 而另一个是 'torch._C._TensorMeta'。 要解决这个问题，你需要检查 "imgproc.py" 文件中的第 89 行，并确保使用 "|" 运算符的两个操作数具有相同的类型。检查一下是否其中一个操作数被错误地定义为了类型而不是实例。 如果你需要更多帮助，请提供 "imgproc.py" 文件中第 89 行的代码。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\D1724\Desktop\基于深度学习的恶意软件检测Python代码及数据\malconvpytorch\train.py", line 8, in <module> from src.util import ExeDataset,write_pred File "C:\Users\D1724\Desktop\基于深度学习的恶意软件检测Python代码及数据\malconvpytorch\src\util.py", line 2, in <module> from torch.utils.data import Dataset ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

这个错误的原因是因为你的代码中使用了 PyTorch 库，但是你的环境中没有安装 PyTorch 库。你需要在命令行中使用 pip 命令来安装 PyTorch 库。可以使用以下命令来安装 PyTorch： pip install torch ...

Traceback (most recent call last): File "main.py", line 44, in <module> data_train = CIFAR10(args.data, File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torchvision/datasets/cifar.py", line 68, in __init__ raise RuntimeError("Dataset not found or corrupted. You can use download=True to download it") RuntimeError: Dataset not found or corrupted. You can use download=True to download it

dataset = datasets.CIFAR10(root=args.data, train=True, download=True) # 同样的方式适用于其他 TorchVision 数据集，如 MNIST、CIFAR100 等 这将自动下载所需的数据集文件，并将其放置在指定的路径中...

Traceback (most recent call last): File "E:\1作业与文件\智能建造\实验2\实验二材料2023\code\mmdetection\train_dataset\classify.py", line 9, in <module> os.rename('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") FileExistsError: [WinE

这个错误是因为你试图将一个文件移动到一个已经存在的文件夹中...import shutil shutil.move('images/total/' + image_id + ".jpg", 'images/' + image_set+"/"+image_id + ".jpg") 这样就可以避免上述错误了。

代码错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 60, in <module> train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) NameError: name 'ImageDataGenerator' is not defined请写出修改后的完整代码

train_generator = train_datagen.flow_from_directory('dataset/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary') test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_generator = test...

dataset train metas: 27097 dataset test metas: 7546 loading model True Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 308, in _check_seekable f.seek(f.tell()) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 105, in <module> state_dict = torch.load(args.loadckpt) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 579, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 235, in _open_file_like return _open_buffer_reader(name_or_buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 220, in __init__ _check_seekable(buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 311, in _check_seekable raise_err_msg(["seek", "tell"], e) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 304, in raise_err_msg raise type(e)(msg) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

import io if args.loadckpt: with open(args.loadckpt, 'rb') as f: buffer = io.BytesIO(f.read()) state_dict = torch.load(buffer) else: state_dict = None 这将打开指定的文件，将其内容读取到内存...

Traceback (most recent call last): File "/home/liang/guoqian/STAC/detection/train_stg1.py", line 97, in <module> register_coco(cfg.DATA.BASEDIR) # add COCO datasets to the registry File "/home/liang/guoqian/STAC/detection/dataset/coco.py", line 208, in register_coco assert os.environ["COCODIR"], "COCODIR environ variable is not set".format( File "/home/liang/anaconda3/envs/STAC/lib/python3.7/os.py", line 681, in __getitem__ raise KeyError(key) from None KeyError: 'COCODIR'

这个错误是由于缺少名为"COCODIR"的...import os os.environ["COCODIR"] = "/path/to/coco/dataset" 请将"/path/to/coco/dataset"替换为实际的COCO数据集目录的路径。这样，代码将能够正确访问到所需的环境变量。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

from torchvision.transforms import transform 这样，transform函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了transform函数，那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和...

Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 347, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 214, in fit for i, data in enumerate(tqdm(train_loader)): File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\tqdm\notebook.py", line 254, in __iter__ for obj in it: File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 681, in __next__ data = self._next_data() File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 721, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 78, in __getitem__ aug = self.transform(image=img, mask=mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 195, in __call__ self._check_args(**data) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 275, in _check_args raise TypeError("{} must be numpy array type".format(data_name)) TypeError: mask must be numpy array type

import numpy as np # 在加载数据时，确保遮罩(mask)是NumPy数组类型 mask = np.array(mask) # 继续进行后续操作 请确保在转换遮罩(mask)之前，您已经正确加载了图像和遮罩数据。希望这能帮助您解决问题！...
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上述代码报错C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\sklearn\datasets\_openml.py:968: FutureWarning: The default value of parser will change from 'liac-arff' to 'auto' in 1.4. You can set parser='auto' to silence this warning. Therefore, an ImportError will be raised from 1.4 if the dataset is dense and pandas is not installed. Note that the pandas parser may return different data types. See the Notes Section in fetch_openml's API doc for details. warn( C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_encoders.py:868: FutureWarning: sparse was renamed to sparse_output in version 1.2 and will be removed in 1.4. sparse_output is ignored unless you leave sparse to its default value. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\text.py", line 40, in <module> y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) AttributeError: 'str' object has no attribute 'reshape'

这个错误提示告诉我们，y_train[random_index] 是一个字符串类型的对象，而字符串类型没有 reshape 方法。因此，我们需要查看代码中对 y_train 的处理过程，找到错误的原因并进行修正。 请注意，sklearn 中的...

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

import codecs with codecs.open('cfg/training/yolov7.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) 请确保你的代码中正确指定了文件的编码方式。
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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩