如何永久修改 `PYTHON_MAX_REPR_LINE`？

在Python中，`PYTHON_MAX_REPR_LINE` 这样的环境变量通常是为了临时调试目的而设置的，它们不会像系统级别的配置那样永久生效。如果你希望长期改变这种行为，你需要在创建虚拟环境（venv）时指定，因为每个独立的环境有自己的配置。

1. **通过venv**：在创建新虚拟环境时，你可以传递 `-E` 或 `--extra-search-dir` 参数，然后在激活的虚拟环境中设置环境变量：

   python3 -m venv my_venv
   source my_venv/bin/activate
   export PYTHON_MAX_REPR_LINE=200  # 设置为你想要的行数

2. **编辑`.pth`文件**：另一种方法是在`sitecustomize.py`或`.pth`文件中设置该变量。这通常是高级用户才使用的路径，因为它会影响到整个系统的Python解释器。你需要创建或编辑`yourvenv/lib/pythonX.Y/site-packages/sitecustomize.py`（替换`yourvenv`为你的虚拟环境名称），添加类似下面的代码：

   import os
   os.environ['PYTHON_MAX_REPR_LINE'] = '200'

请注意，以上步骤可能会因操作系统、Python版本和虚拟环境管理工具的不同而有所差异。如果你不想影响全局，仅限于特定项目的话，建议还是采用临时环境变量的方式。

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File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 180, in <module> tf.app.run() File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 110, in main total_loss, model_loss = tower_loss(iis, isms, igms, itms, reuse_variables) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 30, in tower_loss f_score, f_geometry = model.model(images, is_training=True) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 77, in model spp_output = spp_layer(f[0]) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 44, in spp_layer strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID') File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/nn_ops.py", line 3815, in max_pool name=name) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in max_pool ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in <listcomp> ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/execute.py", line 169, in make_int (arg_name, repr(v))) TypeError: Expected int for argument 'ksize' not <tf.Tensor 'model_0/feature_fusion/SpatialPyramidPooling/strided_slice_2:0' shape=() dtype=int32>. Process finished with exit code 1

这个错误是由于传递给函数的参数 ksize 需要是整数类型，但是你传递了一个 Tensor 对象。你需要确保将 Tensor 转换为整数类型后再传递给函数。你可以使用 TensorFlow 的 `tf.cast()` 函数将 Tensor 转换为整数类型，例如：`tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)`。你需要找到代码中使用了 `tf.nn.max_pool()` 函数的部分，并检查是否在调用该函数时传递了一个 Tensor 类型的 ksize 参数，如果是，则需要将其转换为整数类型。例如，你可以将以下代码：

pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=ksize_tensor, strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

修改为：

ksize = tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)
pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, ksize, ksize, 1], strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

这应该可以解决你的问题。